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説明
人工ニューラルネットワーク 人工ニューラルネットワークを用いた実践的問題解決。教師あり学習、単層・多層フィードフォワードネットワークおよびバックプロパゲーションとその改良、リカレントニューラルネットワーク、ホップフィールドネットワークおよびボルツマンマシン。教師なし学習、競合学習、コホネンマップおよび自己組織化特徴マップ。講義、セミナー、週3時間。前提条件：COSC 3P71（最低60パーセント）。注：本コースは複数の提供方式で開講される場合があります。提供方式は該当学期の履修時間割に記載されます。
前提条件
- 前提科目：COSC 3P71（最低60パーセント）。
条件および詳細
- 前提科目：COSC 3P71（最低60パーセント）。
- 注：本コースは複数の提供形態で開講される場合があります。提供方法は該当学期の学事日程表に記載されます。
原語による参照テキスト
Artificial Neural Networks Practical problem solving using artificial neural networks. Supervised learning, single- and multilayer feed-forward networks and backpropagation and refinements; recurrent neural networks; Hopfield networks and Boltzmann machines. Unsupervised learning, competitive learning, Kohonen map and self-organizing feature maps. Lectures, seminar, 3 hours per week. Prerequisite(s): COSC 3P71 (minimum 60 percent). Note: this course may be offered in multiple modes of delivery. The method of delivery will be listed on the academic timetable, in the applicable term.
- Prerequisite(s): COSC 3P71 (minimum 60 percent).
- Note: this course may be offered in multiple modes of delivery. The method of delivery will be listed on the academic timetable, in the applicable term.
出典と参照
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出典の参照 : https://brocku.ca/webcal/2024/undergrad/cosc.html