科学技術と共に歩む

1.　神経回路システムの概要と研究の視座
1.1　神経回路とは
1.2　生体内のネットと人工ネット
1.3　人工ニューラルネットの主要な機能
1.4　研究の視座と歴史
演習問題
2.　神経系の生理とモデル表現
2.1　ニューロンの発生と分化
2.2　ニューロンの興奮とパルス伝搬
2.3　ニューロン間情報伝達の形態
2.4　脳の発生と分化
2.5　神経系の構成
2.6　神経接続の基本形とその形成要因
演習問題
3.　記憶と学習のモデル
3.1　生体内の記憶と学習
3.2　シナプスの可塑性とHebb学習
　　3.2.1　神経生理学的に見た記憶の階層
　　3.2.2　神経系の可塑性と学習
　　3.2.3　シナプスレベルの学習モデル
3.3　連想記憶モデル
　　3.3.1　動的連想記憶
　　3.3.2　静的連想記憶
演習問題
4.　教師つき学習モデル
4.1　パーセプトロン
　　4.1.1　パーセプトロンの誤り訂正学習
　　4.1.2　単純パーセプトロンの限界
4.2　誤差逆伝搬法（error back propagation）
4.3　learning vector quantization（LVQ）
4.4　ラジアル基底関数ネット（RBF）
4.5　多層ネットをめぐる諸問題
演習問題
5.　誤差逆伝搬法と逆問題
5.1　ネットワーク・インバージョン
5.2　逆問題解決のためのanswer-in-weights形式
演習問題
6.　教師なし学習モデルと自己組織化
6.1　学習における教師の役割
6.2　自己組織化の指導原理と生体機構の合目的性
6.3　教師なしモデルによる情報処理
演習問題
7.　最適化およびパターン修復問題
7.1　最適化問題
7.2　パターンの修復
演習問題
8.　複数ネットによるシステム構成
8.1　同種ネットの複数構成
8.2　異種ネットの統合
演習問題
9.　神経回路と情報量
9.1　層状ネットワークの効率
9.2　連想記憶のメモリ使用効率
演習問題
10.　制御システムへの応用
10.1　制御系におけるBPの利用
10.2　ロボット工学への応用
演習問題
11.　医用・生体計測への応用
11.1　時系列情報処理
11.2　医用画像処理
11.3　知識情報処理
演習問題
12.　社会システムと神経回路
12.1　組織の形成過程
12.2　階層構造の形成と効率
12.3　社会システムにおける問題解決とニューラルネット
12.4　多数のneural agents間の競合と市場形成
演習問題
13.　神経回路システムの実現と意識のニューロエソロジー
13.1　神経回路システムの実現方法
13.2　意識のニューロエソロジー
　　13.2.1　意識を支える脳内機構
　　13.2.2　意識を構成するネット
演習問題
付録　三層ニューラルネットワークシミュレータプログラム
引用・参考文献
演習問題略解
あとがき
索引