商品説明
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基礎理論と応用例を、厳密性を犠牲にしないで、しかも自己充足的で、かつわかりやすく丁寧に解説。ニューロコンピューティング全般にわたる基礎理論といくつかの代表的な応用例を、大学初等の解析学や線形代数などの素養で容易に理解できるよう、わかりやすく解説した。
基礎理論と応用例を、厳密性を犠牲にしないで、しかも自己充足的で、かつわかりやすく丁寧に解説。ニューロコンピューティング全般にわたる基礎理論といくつかの代表的な応用例を、大学初等の解析学や線形代数などの素養で容易に理解できるよう、わかりやすく解説した。
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収録内容
1 | 1 ニューラルネットワークモデル |
2 | 2 階層型ネットワークと学習メカニズム |
3 | 3 ホップフィールドモデルとその拡張 |
4 | 4 リカレントニューラルネットワーク |
5 | 5 RBFネットワーク |
6 | 6 競合学習 |
7 | 7 連想記憶 |
8 | 8 確率ニューラルネットワーク |
9 | 9 主成分分析法 |
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