最終更新日: 2004-03
(創設: 1997-04)
レポートについて
: 5/20 の講義で、レポートを
もう一課題追加すると言ったが、追加はしないこととする。つまり、今年度は下
記 4/17、4/22、5/6、5/13 の四通でよい。まだ提出の終わっていないものは、
6/2 までに電気事務室(教務室)へ提出のこと。それ以後は受けつけない。なお、
遅延レポートは、若干のペナルティ点数を減ずる。
講義名
- 大学院電子工学専攻 ニューラルネットワーク論
- 開講は 2003/4/8 より情報基盤センター 4階
- 奇数年度夏学期 火曜日 第 1限 (8:30-10:10) 1単位
担当
レポート提出
- レポートは次回までに岡部 (okabe @okabe. rcast. u-tokyo. ac. jp) 宛、メールで
提出か、次回の講義で紙にて提出のこと。
講義内容
電子装置の高機能化を図る上で，電子デバイスの使い方を工夫する方法が考え
られるが、その一つの方法である脳型の計算機を用いることが期待されている。
本講義はニューラルネットワークを中心に解説する．
- 電子回路の分類とニューラルネットワーク
- ニューロンの特性
- ニューラルネットワークの計算能力
- 適応と学習
- 教師あり学習
- 自己組織化
- ニューラルネットワークのデバイス
今年度進行実績と予定 [Report]
2003年度実績 [Report]
- 本年度は4/8に開講する
- 4/08 電子回路の分類 (一方向、リカレント) とニューロンの特性
- 4/15 アナログにおける積分器、非線形回路の実現。ディジタル回路の実
現 [ニューラルネットワークによる積分器の実現法とその動作解析を示せ]
- 4/22 パーセプトロン[2入力1出力パーセプトロンの学習則で線型分離なパ
ターン認識が可能となること示せ]
- 4/29 休日
- 5/06 一方向ネットワークと誤差逆伝搬法[誤差逆伝播法を用い、三層パー
セプトロンの前段の学習が困難となることを示せ]
- 5/13 相関学習、記憶と想起[SOMについて調べよ]
- 5/20 強化学習、中庸主義学習
2001年度実績
- 4/15 ニューラルネットワークの必要性, ニューロンのモデル
- 4/21 アナログ, ディジタル回路としてのパターン変換
- 4/28 対称ネットワークとエネルギー関数
- 5/05 休日
- 5/12 記憶と想起
- 5/19 一方向ネットワークと誤差逆伝搬法
- 5/26 強化学習
- 6/02 リカレントニューラルネットワーク
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