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脳をネットワーク構造的に分析 | WIRED VISION
脳をネットワーク構造的に分析 2007年8月21日 サイエンス・テクノロジー コメント： トラックバック (0) Brandon Keim 2007年08月21日 脳の中の機能の違いといえば、これまで、右脳左脳という「範囲」があげられてきたが、新しく、脳内の「ネットワーク」に注目する研究が登場した。子供が衝動をコントロールできず長期的な判断ができない原因は、ネットワークの発達段階の違いにあるという。 ワシントン大学の神経科学者Steven Petersen教授は、電力網やインターネット・システムへの需要を分析するときなどに使われるグラフ理論[訳注：ノード(節点)の集合とエッジ(枝・辺)の集合で構成されるグラフの性質について研究する数学の一分野]を使って、脳の機能のダイアグラムを作成する研究手法を採用した。 大学生たちが音や言葉を使ったゲームをしているときに活発に活動していた脳の39領域を特
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パターン認識とニューラルネットワーク
次へ: パターン認識とは パターン認識とニューラルネットワーク 栗田多喜夫 脳神経情報研究部門 産業技術総合研究所 E-mail: takio-kurita@aist.go.jp visitors since Feb. 14, 2001. パターン認識とは ベイズ決定理論 ベイズ決定方式 正規分布の場合 確率密度分布の推定 パラメトリックモデル 最尤法 ベイズ推定 ノンパラメトリックな方法 ノンパラメトリックな確率密度関数の推定 核関数に基づく方法 K-NN法 セミパラメトリックな手法 混合分布モデル(Mixture Model) 最尤法 EM アルゴリスム 階層型ニューラルネット 多層パーセプトロン 単純パーセプトロン 単純パーセプトロンの学習 多層パーセプトロン 誤差逆伝搬学習法 最尤推定としての定式化 多層パーセプトロンと非線形回帰 汎化性 情報量基準による汎化能力の評価 VC次元
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ニューラルネットワーク入門
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