「心」の学術史
.目次 ！！横長に表示されてしまって読みにくいという方はブラウザのウィンドウの横幅を調整してください！！ 序 ●前半部 哲学、心理学、脳科学における心理モデルの歴史 第一章 原始古代における魂 第二章 古代ギリシア哲学と認識論 第三章 アリストテレスによる魂の分析 第四章 デカルトと心身二元論 第五章 英国経験論と連合主義心理学 第六章 ブントと心理学の成立 第七章 フロイトと無意識の心理学 第八章 行動主義心理学とＳ−Ｒモデル 第九章 認知心理学とＡＩ研究 第十章 ニューラルネットワークの基礎 ●後半部 最新のニューラルネットモデル 第十一章 ＲＳＡ回路とパターン連合 第十二章 ＲＳＡ回路集合網 第十三章 ＲＳＡモデルによる感覚系および運動系の構築 第十四章 ＲＳＡ回路集合網の全体性質と意識システム 第十五章 快不快システムと意志、感情 最終章 哲
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重要なお知らせ：ベイズウィキのURLが変わります． † サーバーを京都大学に移動することにより ベイズウィキのURLが変わります． 新URLは，http://hawaii.sys.i.kyoto-u.ac.jp/~oba/bayeswiki/index.php で， すでに過去のデータをそのまま移して稼働中です． 以後の閲覧・書き込みは新サイトでおねがいします． ここ，旧サイトはしばらくしたら削除します． ↑ お知らせ † スパム対策に設置した併設会議場のほうのスパムがひどくなってきたので、 スパム対策を強化した本家pukiwiki のほうをメインとするべく整備中です。 2007/05/18 コメントスパム対策のために、合言葉を設定しました。 コメントを書き込むときには お名前欄に自分のハンドル名とともに bayes と半角英字で書き込む ようにして下さい。 2007/05/09 投
Graphical Models A Brief Introduction to Graphical Models and Bayesian Networks By Kevin Murphy, 1998.
A Brief Introduction to Graphical Models and Bayesian Networks By Kevin Murphy, 1998. "Graphical models are a marriage between probability theory and graph theory. They provide a natural tool for dealing with two problems that occur throughout applied mathematics and engineering -- uncertainty and complexity -- and in particular they are playing an increasingly important role in the design and ana
ベイズ統計と統計物理(統計科学のフロンティア12 計算統計II マルコフ連鎖モンテカルロ法の基礎)
サポートページ (ベイズ統計 ＆ マルコフ連鎖モンテカルロ) 2008年度より，新シリーズ「確率と情報の科学」が刊行開始となりました． 伊庭は編集のみで執筆の予定はありませんが，それとは別に新作の計画も練っております． 「統計科学のフロンティア」12巻『計算統計II』は好評6刷りとなりました． 伊庭は，第I部「マルコフ連鎖モンテカルロ法の基礎」，補論A「逐次モンテカルロ法 入門」を執筆しております． また，おかげさまで「ベイズ統計と統計物理」も5800部以上(7刷り)を超えました．フロンティア，確率と情報の科学ともどもよろしくお願いします． ― 伊庭幸人 店頭にない書店も多いので，ご友人やご同僚の方にお勧めの場合，ご購入はアマゾンまたは岩波書店の直売を利用していただくのが確実な旨，お伝えくださると幸いです． 統計科学のフロンティア12 計算統計II マルコフ連鎖モンテカルロ法の基礎 アマゾ
グーグル、インテル、MSが注目するベイズ理論:スペシャルレポート - CNET Japan
今日のコンピュータ界を動かす18世紀の確率論 今日のコンピュータ界をリードする権威ある数学者の１人であるThomas Bayes（トーマス・ベイズ）は、他の数学者と一線を画する。ベイズは神の存在を方程式で説明できると主張した人物だ。そんな彼の最も重要な論文を出版したのはベイズ本人ではなく他人であり、また、彼は241年前に亡くなっている。 ところが、なんとこの18世紀の聖職者が提唱した確率理論が、アプリケーション開発の数学的基礎の主要な部分を占めるようになっているのだ。 上記数式はベイズの定理を示したものである。難解な記号の羅列に見えるかもしれないが、大雑把に言うと何かが起こる可能性はその事柄の過去の発生頻度を使ってほぼ推測ができるということだ。研究者はこの考え方を遺伝子研究から電子メールの選別にまで応用しようとしている。 ベイズ定理の数学的な詳細説明はミネソタ大学のウェブサイトに掲載されて
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ニューラルネットワーク入門
[PDF]情報に関する13章 伊庭幸人
