ニューラルネットワークの統計力学 (パリティ物理学コース クローズアップ)

著者 : 西森秀稔

• 丸善出版 (1995年9月1日発売)

作品紹介・あらすじ

本書は、ニューラルネットワークの理論について、統計力学的アプローチを中心に、相互結合型ネットワークと層状ネットワーク、そのダイナミクス、記憶と学習の問題などをやさしく解説する。

著者プロフィール

東京工業大学理学院教授1954年高知生まれ。1977年、東京大学理学部物理学科を卒業。1981年、カーネギーメロン大学で博士研究員となる。1982年、東京大学大学院博士課程を修了し理学博士を取得、ラトガース大学博士研究員に着任。1990年、東京工業大学理学部物理学科の助教授に就任。1996年より現職。1990年に日本IBM科学賞、2006年に仁科記念賞を受賞。著書に『スピングラス理論と情報統計力学』（岩波書店）、『相転移・臨界現象の統計物理学』（培風館）、『物理数学II ―フーリエ解析とラプラス解析・偏微分方程式・特殊関数』（丸善出版）、『Statistical Physics of Spin Glasses and Information Processing: An Introduction』（Oxford University Press）、共著『Elements of Phase Transitions and Critical Phenomena』（Oxford University Press）など。

「2016年 『量子コンピュータが人工知能を加速する』 で使われていた紹介文から引用しています。」