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「進化計算と深層学習--創発する知能」, 伊庭斉志著, (オーム社) で解説されているソフトウェアのページです。 第25回(2016年度)大川出版賞受賞 (公益財団法人 大川情報通信基金) ソフトウェア等のご利用にあたって このソフトウェア等は伊庭研究室が作成し、無償で配布しているものです。出版社が提供するサービスではありません。 このソフトウェア等の著作権は、伊庭研究室が保持しています。ダウンロードしたソフトウェア等を再配布することはできません。 このソフトウェア等に起因するいかなる損害に対しても、伊庭研究室は何ら責任を負いません。 伊庭研究室は予告なくソフトウェア等の内容を更新したり、提供を中止することがあります。 配布ソフトウェア 蜘蛛の巣の進化 [javaソースコード(, 18kB)] 必要な環境はjre-6. 進化計算と深層学習 / 伊庭 斉志【著】 - 紀伊國屋書店ウェブストア｜オンライン書店｜本、雑誌の通販、電子書籍ストア. 0以上です。 盆栽木の対話的な進化 [(2kB)] java executable file. LGPC for ART [使用法] [プログラム(, 740kB)] ネッカーキュープの ニューラルネット シミュレーション [javaソースコード(, 5kB)] 文字認識による 数独の解法 [cppソースコード(, 33M)] OpenCVの環境が必要です。GA,NN,深さ探索による解法があります。 DQNによるアタリ シミュレーション [cppソースコード(, 1. 2M)] CUDA required for GPU mode
ホーム > 和書 > 工学 > 電気電子工学 > 機械学習・深層学習 出版社内容情報 ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの理論的背景から人工知能との関わり、最近の進展までを詳しく解説。 進化計算とニューロネットワークがよくわかる、話題の深層学習も学べる!! 本書は、ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの理論的背景から人工知能との関わり、最近の進展や成果、課題にいたるまでを詳しく説明します。「進化」と「学習」をキーワードとして、人工知能の実現へのアプローチや知能の創発についてを説明する、ニューラルネットや進化計算による学習の基礎的なところから分かりやすく説明する、「進化計算」を用いた「深層学習」への取り組みを説明する、などです。 第1章 進化計算入門 第2章 ニューラルネットワークと学習 第3章 ディープラーニング 第4章 進化するネットワーク 第5章 知能の創発 目次 第1章 進化計算入門(進化とはなんだろうか?;ダーウィンを悩ませた眼の進化が解けた? 進化計算と深層学習 創発する知能 | Ohmsha. ほか) 第2章 ニューラルネットワークと学習(学習とコネクショニズム;パーセプトロン ほか) 第3章 深層学習(ディープラーニングの勃興;ボルツマン・マシンと焼きなまし ほか) 第4章 進化するネットワーク(ニューロエボリューション;NEATとhyperNEAT ほか) 第5章 知能の創発(ボールドウィン効果:学習により進化は加速するか? ;脳の進化から考える ほか) 著者等紹介 伊庭斉志 [イバヒトシ] 工学博士。1985年東京大学理学部情報科学科卒業。1990年東京大学大学院工学系研究科情報工学専攻修士課程修了。電子技術総合研究所。1996~1997年スタンフォード大学客員研究員。1998年東京大学大学院工学系研究科電子情報工学専攻助教授。2004年~東京大学大学院新領域創成科学研究科基盤情報学専攻教授。2011年~東京大学大学院情報理工学系研究科電子情報学専攻教授。人工知能と人工生命の研究に従事。特に進化型システム、学習、推論、創発、複雑系、進化論的計算手法に興味をもつ(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) ※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。
6 図書 深層学習 麻生, 英樹, 神嶌, 敏弘, 安田, 宗樹, 前田, 新一, 岡野原, 大輔(1982-), 岡谷, 貴之, 久保, 陽太郎, Bollegala, Danushka, 人工知能学会 近代科学社 12 電子ブック Excelで学ぶ進化計算 伊庭斉志 オーム社
進化計算とニューラルネットワークがよくわかる、 話題の深層学習も学べる!! 本書は、 ディープラーニングの基礎となるニューラルネットワークの理論的 背景から人工知能との関わり、最近の進展や成果、 課題にいたるまでを詳しく説明します。「進化」と「学習」 をキーワードとして、 人工知能の実現へのアプローチや知能の創発についてを説明する、 ニューラルネットや進化計算による学習の基礎的なところから分か りやすく説明する、「進化計算」を用いた「深層学習」 への取り組みを説明する、などです。 目次 第1章 進化計算入門 1. 1 進化とはなんだろうか? 1. 2 ダーウィンを悩ませた眼の進化が解けた? 1. 3 進化する計算のアルゴリズム:新幹線から金融、ロボットまで 1. 4 性選択:彼・彼女の選り好みがすべてを決める 1. 5 対話型進化計算でデザインしよう 1. 6 進化計算の強み 1. 7 進化は進歩か? 第2章 ニューラルネットワークと学習 2. 1 学習とコネクショニズム 2. 2 パーセプトロン 2. 3 ミンスキーの悪魔 2. 4 ニューラルネットワークの復興 2. 5 画像を扱ってみよう 2. 6 記号はどこにあるのか? 第3章 深層学習(ディープラーニング) 3. CiNii 図書 - 進化計算 (ニューロエボリューション) と深層学習 (ディープラーニング) : 創発する知能. 1 ディープラーニングの勃興 3. 2 ボルツマン・マシンと焼きなまし 3. 3 RBMと層別学習 3. 4 リカレントネットワークとLSTM 3. 5 自分自身をコード化する自己符号化器(AutoEncoder) 3. 6 CNNで特徴抽出 3. 7 DQNで昔のゲームをやろう 第4章 進化するネットワーク 4. 1 ニューロエボリューション 4. 2 NEATとhyperNEAT 4. 3 遺伝子ネットワークと発生生物学 4. 4 ERNe:鷲は舞い降りた 第5章 知能の創発 5. 1 ボールドウィン効果:学習により進化は加速するか? 5. 2 脳を進化から考える 5. 3 知能の創発をめざして
1:I11 0014287940 東京大学 大学院情報理工学系研究科 数理情(工物計) 76:I:6 1011749049 東京電機大学 総合メディアセンター 千住センター 007/I-11 201590004343 東京都立大学 図書館 数学 /007. 1/I11n 10004264208 東京都立大学 図書館 日野館 図 /007. 13/I 20001877670 東京農業大学 生物産業学部図書館 生産図 099794 東京農工大学 小金井図書館 548. 13 60856125 東京理科大学 神楽坂図書館 図 007. 13||I 11 00502425 東京情報大学 情報サービスセンター 図 007. 1||Nyet 00108936 統計数理研究所 図書室 000065196 東邦大学 習志野メディアセンター 548. 13: Ib 4000291122 東北学院大学 中央図書館 a0115215417b 東北工業大学 附属図書館 548. 13||I 3151362 東北大学 電気通信研究所 図書室 9784274218026 東北大学 附属図書館 本館 00150145941 東北大学 附属図書館 北青葉山分館 図 02150018234 東北大学 附属図書館 工学分館 図 03150016758 東北大学 附属図書館 農学分館 図 04160019012 東北文化学園大学 総合情報センター 図書館 007. 13/Iba 00128332 東洋大学 附属図書館 川越図書館 007. 13:IH11 4310190162 徳島大学 附属図書館 007. 13||Ib 215003811 鳥取大学 附属図書館 図 007. 13:Shi 0011573185 富山県立大学 附属図書館 射水館 101781441 富山高等専門学校 図書館情報センター本郷 2017102282 豊田工業大学 総合情報センター 00079231 豊橋技術科学大学 附属図書館 図 007. 13||IB 15000713 同志社大学 図書館 007. 13||I9295 159202437 独立行政法人国立高等専門学校機構 香川高等専門学校 高松キャンパス 図書館 007. 1||I11 1082104 長岡技術科学大学 附属図書館 11139854 長崎県立大学 シーボルト校 附属図書館 NDC9:007.
3回くらい読んで、やっと理解出来そう笑 バックプロパゲーションの仕組みを理解したい ディープランニング、強化学習には様々な方法があるが、それらは脳構造や生物進化プロセスを真似たものである。 今回、具体的な式の意味を理解することは出来なかった。これを編み出した研究者を尊敬する。 完成図ではなく、成長の仕方を遺伝させることで、少ない情報量で伝えることができる。木の成長 一見生存に不利のように見える孔雀の羽は、どうして今もなお残っているのか。対寄生虫、ハンディーキャップ説、ディスプレイ説など多くの説が唱えられている。 良い生物とは、病気に強い、力が強い、体が大きいとかではなく、より多く繁殖できた個体である。 生物の遺伝的性質は、生殖行為を行った後のことは引き継がれないため、遺伝子はそれ以降のことについては、役目を終えている。 ディープラーニングでは、入力層、中間層、出力層があり、中間層が肝である。 中間層のみを取り出すことで、少ないビット数で情報を伝えられるようになる。