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【講義の目的】
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脳の並列計算の原理を統計物理学的に理解しようとする試みを題材にしながら、脳の情報処理の仕組み、並列計算を解析・設計するための統計物理学的方法、確率的計算の原理を学ぶ。
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【講義計画】
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１．生体の神経系とニューラルネットワーク
２．ニューロンと脳の工学的モデル
実習を通じて各モデルの特性を比較
３．統計物理学の基礎
４．粒子系の相互作用のモデル：スピングラス
５．計算素子の相互作用のモデル：ボルツマンマシン
実習を通じてボルツマンマシンの動作を体験
６．学習システムの数学的基礎：勾配法
実習を通じて勾配法の振る舞いを体験
７．ボルツマンマシンの学習
実習を通じてボルツマンマシンの学習能力を体験
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【教科書・参考書等】
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学習とニューラルネットワーク 森北出版 熊沢逸夫 著
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【関連科目・履修の条件等】
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特になし
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【成績評価】
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各回の実習の結果をレポートにして提出してもらい評価する。
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【担当教官からの一言】
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並列計算システムが講義で学んだ理論の通りに振舞うことを実習で体感し、感動して欲しい。
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