心理学特論(4) ニューラルネットワークモデル論

浅川伸一 asakawa@twcu.ac.jp

第 1 章 準備体操

1. シミュレーションのための準備体操
2. Turing machine
• turing.c ソースコード
• add.turing 足し算ルール
• sub.turing 引き算ルール
• abs.turing 絶対値を求めるルール
• times.turing 掛け算ルール

第 2 章 ニューラルネットワークの概要

1. 概要

第 3 章 生理学的事実

1. 生理学的事実

第 4 章 生理学的事実の抽象化

1. 生理学的事実の抽象化
2. 基本回路の設計
3. 相互結合のニューラルネットワークと微分方程式系*

第 5 章 はじめてのシミュレーション

1. ネッカーの立方体
   • Necker.c
   • Necker-alt.c

第 6 章 学習について

1. 学習について

第 7 章 階層型のネットワーク

1. 階層型ネットワークの行列表現
2. パーセプトロン
3. バックプロパゲーション

第 8 章 その他の階層型のネットワーク

1. 階層的混合エキスパートモデル
2. 動径基底関数ネットワーク
3. カスケード相関モデル
4. 結局どのモデルが一番良いのか？

第 9 章 単純再帰型ネットワーク

1. 単純再帰型ネットワーク

第 10 章 連想記憶

1. 相互結合型のネットワーク
2. 演習用人名データ

第 11 章 自己組織化

1. 個人的な妄想
2. Linskerのシミュレーション
3. PCA
4. Kohonen の SOM

第 12 章 おわりに

1. 夢の途中あるいは勇気

付録 A, C の入門編

1. C の入門編 pdf ファイル
2. C の入門編のソースコード

付録 B, 数学の基礎

1. 線型代数の入門 pdf ファイル
2. 高校の数学の復習 pdf ファイル

付録 C, ANNS (A Neural Network Simulator)

1. ANNS のコンパイル方法
2. ANNS に附属する行列演算ライブラリの仕様書