ニューロモルフィックコンピューティング―省エネルギーな機械学習のハードウェア実装に向けて [単行本]

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ニューロモルフィックコンピューティング―省エネルギーな機械学習のハードウェア実装に向けて [単行本]

Nan Zheng(原著)Pinaki Mazumder(原著)小林 亮太(監訳)新津 葵一(監訳)大前 奈月(訳)
価格:¥33,000(税込)
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出版社:エヌ・ティー・エス
販売開始日: 2022/03/11
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ニューロモルフィックコンピューティング―省エネルギーな機械学習のハードウェア実装に向けて の 商品概要

  • 目次

    序文
    謝辞
    第1章 概要
     1.1 ニューラルネットワークの歴史
     1.2 ソフトウェアにおけるニューラルネットワーク
     1.3 ニューロモルフィックハードウェアの必要性
     1.4 本書の目的と概略
     参考文献
    第2章 人工ニューラルネットワークの基礎
     2.1 人工ニューラルネットワークの動作原理
     2.2 ニューラルネットワークに基づく機械学習
     2.3 ネットワークトポロジー
     2.4 データセットとベンチマーク
     2.5 深層学習
     参考文献
    第3章 ハードウェアにおける人工ニューラルネットワーク
     3.1 概要
     3.2 汎用プロセッサ
     3.3 デジタルアクセラレータ
     3.4 アナログ・ミックスドシグナルアクセラレータ(analog/mixed-signal accelerators)
     3.5 事例研究:適応型動的計画法(ADP)のためのエネルギー効率の高いアクセラレータ
     参考文献
    第4章 スパイキングニューラルネットワークの動作原理
     4.1 スパイキングニューラルネットワーク
     4.2 浅い層を持つSNNにおける学習
     4.3 深層SNNでの学習
     第4章 付録:Multi-timescale adaptive threshold モデル (MATモデル)
      4.付.1 Leaky Integrate and Fire モデル
      4.付.2 MATモデル
      4.付.3 スパイキングニューロンモデルの比較
     参考文献
    第5章 スパイキングニューラルネットワークのハードウェア実装
     5.1 特殊化したハードウェアの必要性
     5.2 デジタルSNN(digital SNN)
     5.3 アナログ/ミックスドシグナルSNN(analog/mixed-signal SNN)
     参考文献
    第6章 結論
     6.1 展望
     6.2 結論
     参考文献
    付録
     付.1 ポップフィールドネットワーク
     付.2 ポップフィールドネットワークによるメモリの自己修復
    参考文献
    索引
  • 出版社からのコメント

    AI技術の高度化に不可欠なニューロチップの基礎となる脳型(ニューロモルフィック)コンピューティングを詳説した、類を見ない1冊
  • 内容紹介

    ◆AI技術の高度化に不可欠なニューロチップの基礎となる脳型(ニューロモルフィック)コンピューティングを詳説!
    ◆ハードウェアニューラルネットワークの構築に必要なアルゴリズムとハードウェアの協調設計、協調最適化の方法論をまとめた、類を見ない1冊!
    ◆AI技術の最新動向、ハードウェア実装に関心のある研究者や技術者、学生などに。

    【主な目次】
    第1章 概要
    第2章 人工ニューラルネットワークの基礎
    第3章 ハードウェアにおける人工ニューラルネットワーク
    第4章 スパイキングニューラルネットワークの動作原理
    第5章 スパイキングニューラルネットワークのハードウェア実装
    第6章 結論
    付録
  • 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)

    Zheng,Nan(ZHENG,NAN/Zheng,Nan)
    The University of Michigan Department of Electrical Engineering and Computer Science.

    Mazumder,Pinaki(MAZUMDER,PINAKI/Mazumder,Pinaki)
    The University of Michigan Department of Electrical Engineering and Computer Science.

    小林 亮太(コバヤシ リョウタ)
    東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻、准教授。京都大学大学院理学研究科物理学・宇宙物理学専攻博士課程修了、博士(理学)。立命館大学情報理工学部助教、国立情報学研究所助教を経て2020年より現職。専門分野:計算論的神経科学、時系列データ分析、Web・ソーシャルメディア分析など

    新津 葵一(ニイツ キイチ)
    名古屋大学大学院工学研究科電子工学専攻、准教授。慶應義塾大学大学院理工学研究科総合デザイン工学専攻後期博士課程修了、博士(工学)。群馬大学工学部助教、名古屋大学工学部講師、JSTさきがけ研究員(兼任)を経て2018年より現職。専門分野:集積回路システム工学

    大前 奈月(オオマエ ナツキ)
    Huazhong Agricultural University,Chinese Academy of Agricultural Sciences所属(China Scholarship Council(CSC)フェロー)。東京大学大学院新領域創成科学研究科先端生命科学専攻修了、博士(生命科学)。産業技術総合研究所、東京大学所属後。専門分野:バイオインフォマティクス、分子細胞生物学、植物・微生物・環境システム、植物ホルモンネットワーク、進化、分子生物・生態・農学の間をつなぐ、異分野・技術の統合など
  • 著者について

    小林 亮太 (コバヤシ リョウタ)
    【監訳】
    小林 亮太(東京大学大学院新領域創成科学研究科複雑理工学専攻 准教授)

    新津 葵一 (ニイツ キイチ)
    【監訳】
    新津 葵一(名古屋大学大学院工学研究科電子工学専攻 准教授)

    大前 奈月 (オオマエ ナツキ)
    【翻訳】
    大前 奈月(Huazhong Agricultural University, Chinese Academy of Agricultural Sciences所属(China Scholarship Council(CSC)フェロー))

    Nan Zheng (ナン チョン)
    【原著者】
    Nan Zheng(The University of Michigan, Department of Electrical Engineering and Computer Science)

    Pinaki Mazumder (ピナキ マズンダー)
    【原著者】
    Pinaki Mazumder(The University of Michigan, Department of Electrical Engineering and Computer Science)

ニューロモルフィックコンピューティング―省エネルギーな機械学習のハードウェア実装に向けて の商品スペック

商品仕様
出版社名:エヌ・ティー・エス
著者名:Nan Zheng(原著)/Pinaki Mazumder(原著)/小林 亮太(監訳)/新津 葵一(監訳)/大前 奈月(訳)
発行年月日:2022/03/18
ISBN-10:4860437403
ISBN-13:9784860437404
判型:B5
発売社名:エヌ・ティー・エス
対象:専門
発行形態:単行本
内容:情報科学
言語:日本語
ページ数:334ページ
縦:26cm
その他: 原書名: Learning in Energy-Efficient Neuromorphic Computing:Algorithm and Architecture Co-Design〈Zheng,Nan;Mazumder,Pinaki〉
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