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

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）