微分積分静岡理工科大学情報学部コンピュータシステム学科菅沼研究室のページです．主として，プログラミング言語（ HTML，C/C++, Java, JavaScript, PHP, HTML，VB，C# ），及び，システムエンジニアとしての基礎知識（数学，オペレーションズ・リサーチやシステム工学関連の手法）を扱っています．
ニューラルネットワーク入門 〜目次〜
ニューラルネットワーク入門 Copyright(c)1996 Akira Iwata & Toshiyuki Matubara (Iwata Laboratory Nagoya Institute of Technolgy) ０ はじめに 学習の進め方 １ 神経細胞とニューラルネットワーク 神経細胞 ニューロンモデル ニューロンモデルの数式化 ネットワークモデル まとめ ２ 階層型ネットワーク ２．１ パーセプトロン パーセプトロン パーセプトロンの動作と学習 パーセプトロン学習のシミュレーション パーセプトロンの限界 まとめ ２．２ バックプロパゲーション学習 最急降下法 前向き演算 後向き演算１（出力層から中間層） 後向き演算２（中間層から入力層） ＢＰのシミュレーション ＢＰシミュレータ まとめ ２．３ その他の階層型ネットワーク ネオ
[Think IT] 第1回：ニューラルネットワークとは？ (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1回：ニューラルネットワークとは？ 著者：シンクイット編集部 公開日：2008/03/05（水） ニューラルネットワークとは何か？ 2008年3月の特集「ネットワーク教習所」の水曜日では、「ニューラルネットワーク」を取り上げる。読者の皆さんも1度はニューラルネットワークという言葉を耳にしたことがあるのではないだろうか。 ニューラルネットワークを端的に説明するならば、人間の脳をソフトウェアで再現することと表現できる。人間の大脳は、140億個のニューロン（細胞）から構成されている。それらのニューロンは相互に結合し、巨大なネットワークを築いている。このネットワークを再現するのがニューラルネットワークというアプローチなのである。 ではなぜニューラルネットワークが注目されているのであろうか。 コンピュータの限界 近年、コンピュータの飛躍的な性
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