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 [単行本]

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 の 商品概要

• 要旨（「BOOK」データベースより）

  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（「BOOK」データベースより）

  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

• 出版社からのコメント

  深層学習時代の注目技術、「リザバーコンピューティング」初の解説書。

• 内容紹介

  深層学習時代の注目技術、初の解説書！
  
  「リザバーコンピューティング」は、深層学習（ディープラーニング）の最大の難点である「計算コスト」の問題を克服すべく精力的に研究が進められ、
  ・直近では、時系列パターン認識用の高速機械学習手法として、
  ・近い未来には、高効率な機械学習デバイスの基礎原理として、
  ・将来的には、「AI ハードウェアの基盤」になりうる技術として、
  高い期待を集めています。
  
  本書では、この技術を数理・アルゴリズムの視点（ソフトウェア実装）とデバイス開発・実装の視点（ハードウェア実装）の両面から解説。読者のバックグラウンド・モチベーションを問わず入門できるよう、ニューラルネットの原理や、デバイス・ハードウェア選定の発想から順を追って紐解きます。時系列パターン認識問題への実行例をPythonサンプルコードとともに示し、リザバーコンピューティングの「使い方」も体感しながら読み進められるよう配慮されています。

• 著者紹介（「BOOK著者紹介情報」より）（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）

  田中 剛平(タナカ ゴウヘイ)
  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(ナカネ リョウショウ)
  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）
  
  廣瀬 明(ヒロセ アキラ)
  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

• 著者について

  田中 剛平 (タナカ ゴウヘイ)
  東京大学特任准教授 博（科学）
  
  中根 了昌 (ナカネ リョウショウ)
  東京大学特任准教授 博（工）
  
  廣瀬 明 (ヒロセ アキラ)
  東京大学教授 工博

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 の商品スペック