自己組織化マップ 改訂版

自己組織化マップ 改訂版

原書名 Self-Organizing Maps
著者名 徳高 平蔵 監修
大藪 又茂 監修
堀尾 恵一 監修
藤村 喜久郎 監修
大北 正昭 監修
発行元 丸善出版
発行年月日 2012年06月
判型 B5 257×182
ページ数 498ページ
ISBN 978-4-621-06551-8
Cコード 3055
ジャンル 電気・電子・情報工学 >  電子・通信

内容紹介

著者の独創的なニューラルネットワーク・パラダイム「Self-Organizing Maps (SOM)」の基本から応用を解説。改訂によりソフトウェアの章を加え実用に役立つ情報が盛り込むなどより丁寧な解説と広い見解を含むよう改められた。入門者はもちろん、技術者、研究者の必携の書。

目次

第1章 数学的準備
 1.1 数学的概念と記法
 1.2 パターンの距離測度
 1.3 統計的パターン解析
 1.4 部分空間分類法
 1.5 ベクトル量子化
 1.6 動的に拡張する文脈
第2章 ニューロのモデル化
 2.1 モデル,範例や方法
 2.2 神経系のモデル化におけるいくつかの主流の歴史
 2.3 人工知能での問題
 2.4 生物学的神経系の複雑さについて
 2.5 脳回路ではないところのもの
 2.6 生物ニューラルネットワークと人工ニューラルネットワーク間の関係
 2.7 脳のどんな機能が普通モデル化されるか?
 2.8 どんなとき我々はニューラル・コンピューティングを使わなければならないのか?
 2.9 変数,緩和や複号器
 2.10 ANNの範疇
 2.11 ニューロンの簡単な非線形動的モデル
 2.12 ニューロモデルの発展の3つの段階
 2.13 学習則
 2.14 ある実際に難しい問題
 2.15 脳マップ
第3章 基本SOM
 3.1 SOMの定性的な紹介
 3.2 最初の漸進的なSOMアルゴリズム
 3.3 “内積型SOM”
 3.4 位相保持マップ化のその他の予備的な例示
 3.5 自己組織化の基本的な数学的アプローチ
 3.6 バッチ・マップ
 3.7 SOMアルゴリズムの初期化
 3.8 “最適な”学習率係数について
 3.9 近傍関数形の効果
 3.10 SOMアルゴリズムは歪み測度から結果として発生するのか?
 3.11 SOM最適化の試み
 3.12 モデルベクトルの点密度
 3.13 良いマップを構築するための実用的な助言
 3.14 SOMによって得られたデータ解析の例
 3.15 グレー・レベル(濃淡階調)を用いたSOMの中のクラスタ表示
 3.16 SOMマップの説明
 3.17 SOM計算の高速化
第4章 SOMの生理学的解釈
 4.1 脳内における抽象的特徴マップの条件
 4,2 2つの異なった側方制御の仕組み
 4.3 学習方程式
 4.4 SOMのシステムモデルとそのシミュレーション
 4.5 生理学的SOMモデルの特徴の要約
 4.6 脳マップと模擬特徴マップの類似性
第5章 色々なSOM
 5.1 基本SOMを修正するための考え方の概要
 5.2 適応テンソル荷重
 5.3 探索における木構造SOM
 5.4 異なった近傍の定義
 5.5 信号空間内の近傍
 5.6 SOMに追加された動的要素
 5.7 記号文字列のためのSOM
 5.8 演算子マップ
 5.9 進化学習SOM
 5.10 教師ありSOM
 5.11 適応部分空間SOM(ASSOM)
 5.12 フィードバック制御適応部分空間SOM(FASSOM)
第6章 学習ベクトル量子化
 6.1 最適意思決定
 6.2 LVQ1
 6.3 最適化学習率LVQ1(OLLVQ1)
 6.4 バッチ―LVQ1
 6.5 記号列のためのバッチLVQ1
 6.6 LVQ2(LVQ2.1)
 6.7 LVQ3
 6.8 LVQ1,LVQ2とLVQ3の違い
 6.9 一般的な考察
 6.10 ハイパー(超越)マップ型LVQ
 6.11 “LVQ―SOM”
第7章 応用
 7.1 視覚的なパターンの前処理
 7.2 音響的前処理
 7.3 処理過程と機械装置の監視
 7.4 発声音声の診断
 7.5 連続音声の転写
 7.6 テクスチャ解析
 7.7 文脈マップ
 7.8 大規模文書ファイルの組織化
 7.9 ロボット腕の制御
 7.10 電気通信
 7.11 評価装置としてのSOM
第8章 SOMソフトウェア
 8.1 必要な要求
 8.2 望ましい補助的な特徴
 8.3 SOMプログラム・パッケージ
 8.4 SOM_PAKの使用例
 8.5 SOMの選択肢を持つニューラルネットワーク・ソフトウェア
第9章 SOM用ハードウェア
 9.1 アナログ・クラス分類回路
 9.2 高速ディジタル・クラス分類回路
 9.3 SOMのSIMDによる実装
 9.4 SOMのトランスピュータによる実行
 9.5 SOMのシントリック・アレイによる実行
 9.6 COKOSチップ
 9.7 TInMANNチップ
 9.8 NBISOM_25チップ
第10章 SOM文献の総覧
 10.1 単行本やレビュー記事
 10.2 競合学習の初期の仕事
 10.3 数学的解析の状態
 10.4 学習ベクトル量子化
 10.5 SOMの多様な応用例の調査
 10.6 LVQの応用
 10.7 SOMとLVQの実現例の調査
第11章 ニューロ用語の小辞典

出版社からのメッセージ

本書は、2005年6月にシュプリンガー・ジャパン株式会社より出版された同名書籍を再出版したものです。

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