リザバーコンピューティング 時系列パターン認識のための高速機械学習の理論とハードウェア

田中剛平

基本情報

ジャンル
ISBN/カタログNo
ISBN 13 : 9784627855311
ISBN 10 : 4627855311
フォーマット
出版社
発行年月
2021年03月
日本
共著・訳者・掲載人物など
:
追加情報
:
207p;23

内容詳細

深層学習時代の次なる注目技術、「リザバーコンピューティング」を知る!数理・アルゴリズムとデバイス開発・実装、ソフトとハードの両面から、順を追って解説。動作を体験するためのPythonサンプルコードあり。

目次 : 第1章 はじめに/ 第2章 人工ニューラルネットワーク/ 第3章 エコーステートネットワーク/ 第4章 時系列パターン認識の基礎問題/ 第5章 時系列パターン認識の応用問題/ 第6章 リキッドステートマシン/ 第7章 物理リザバーコンピューティング/ 第8章 物理リザバーコンピューティングの要素技術/ 第9章 将来展望/ 付録

【著者紹介】
田中剛平 : 2005年東京大学大学院新領域創成科学研究科博士課程修了。2011年東京大学生産技術研究所特任准教授。2013年東京大学大学院工学系研究科特任准教授。2020年東京大学IRCN特任准教授。博士(科学)

中根了昌 : 2005年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。2013年東京大学大学院工学系研究科特任准教授。博士(工学)

広瀬明 : 1987年東京大学大学院博士課程中退。東京大学先端科学技術研究センター助手。1999年東京大学大学院新領域創成科学研究科助教授。2007年東京大学大学院工学系研究科電気系工学専攻教授。工学博士(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)

(「BOOK」データベースより)

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田中剛平

2005年東京大学大学院新領域創成科学研究科博士課程修了。2011年東京大学生産技術研究所特任准教授。2013年東京大学大学院工学系研究科特任准教授。2020年東京大学IRCN特任准教授。博士(科学)

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