732260 非線形動力学特論 Ｍ１，２ 前期

脳のモデルであるニューラルネットワークの基礎について講義する。
本講義では，統計力学的な観点からニューラルネットワークを解析し，脳の持つ 記憶や
学習等の機能がニューラルネットワークモデルにより如何にして実現 できるかを解説する。

具体的内容は、以下の通り。

1. 神経細胞，神経系の概要
2. 神経系のモデル -- マッカロピッツモデル --
3. 記憶と想起のメカニズム -- ホップフィールドモデル --
4. 学習理論 -- パーセプトロンの学習 --

参考書

「ニューロコンピュータの基礎」 中野薫 編著，コロナ社

「Neural Networks」 B. Muller and J. Reinhardt, Springer, 1990

「Modeling Brain Function」 D. J. Amit, Cambridge University Press 1989

T. H. Watkin, A. Rau and M. Biehl, Rev. Mod. Phys., Vol. 65 (1993), 499.

「スピングラス理論と情報統計力学」 西森秀稔 著，岩波書店

想起過程のシミュレーション ( ホップフィールドモデル )

(a): 記憶パターン (b): (a)にノイズの入ったパターン (c)，(d): (b)のパターンからの想起過程

パーセプトロンの概念図 パーセプトロンの学習の進行過程 ( 果物と野 菜の分類 )