[Think IT] 第2回：ニューラルネットワークの構造を知る！ (1/3)
【ネットワーク教習所】 ニューラルネットワークの可能性 第2回：ニューラルネットワークの構造を知る！ 著者：名古屋工業大学大学院工学研究科 岩田 彰 公開日：2008/03/12（水） ニューラルネットワークとニューロンモデル ニューラルネットワークは脳の神経回路網における計算方式と同じ方式をコンピュータで行おうとするものである。ニューラルネットワークの特徴は、学習と並列処理であるが、学習とはあらかじめ用意された学習データに基づいて、ある入力が入るとその入力に対応する出力が得られるようにネットワークの結合係数の値を学習することである。文字認識であれば、手書きの「あ」という文字パターンを入力すると、文字コードの「あ」が出力されるということだ。 ネットワークの結合係数を決定するため、どのように学習するかという学習方式があれば、学習データを与えるだけで学習してくれるので手軽にパターン認識機械を作
[Think IT] 第4回：音の見える化とは？ (1/3)
【ネットワーク教習所】 ニューラルネットワークの可能性 第4回：音の見える化とは？ 著者：名古屋工業大学大学院工学研究科 岩田 彰 公開日：2008/03/26（水） パルスニューラルネットワークモデルによる音源種類識別 最終回の今回は、筆者らが研究している「音の見える化」に関して解説していこう。まずは、その仕組みから解説し、実用化が進む「サウンド・ウオッチャー」について取り上げる。 筆者らの聴覚神経回路モデルでは人間の聴覚神経機構をモデル化して、蝸牛基底膜（かぎゅうきていまく）に相当するバンドパスフィルタ群を製作した。これにより、音信号を周波数チャネルごとの信号に分解した後、有毛細胞に相当する非線形変換とローパスフィルタ群によって、それぞれの振幅の包絡線を検出するのである。そして蝸牛神経に相当するパルス変換器群によって、この包絡線の強さに比例した頻度でパルス列を生成している。 すなわち、
私のブックマーク: ニューラルネットワーク
私のブックマーク：ニューラルネットワーク 私のブックマーク：ニューラルネットワーク 村田 昇 (早稲田大学理工学部) はじめに 1980年代の後半にニューラルネットワークの研究が活発になってもう10年以上が経ち，パタン認識などの特徴抽出，あるいは制御などで必要とされる非線形関数を近似する道具として最近ではすっかり定着した感があるようです．ニューラルネットワークというと一種ブラックボックス的でちょっと胡散臭いという印象をお持ちの方も多いかと思いますが，統計的な推定問題と関係が深く制御や統計の専門の人々との交流も進んでいます． ここではニューラルネットワークに関連した学習の話題を中心に紹介していきたいと思います．昨年沼尾先生が機械学習というテーマで計算論的学習理論に関わる様々なサイトを紹介して下さっていますので，そちらも合わせて参考にして戴ければと思います． ニューラルネットワーク一般に
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ニューラルネットワーク入門
