参考書

参考書：

全般に関する記述

• 中野馨（編）：ニューロコンピュータの基礎，コロナ社．
• 甘利俊一：神経回路網の数理，産業図書．

研究史に関する解説記事

• 甘利他：座談会　ニューロコンピューティング研究から生まれたもの，電子情報通信学会誌，vol. 8, no. 4, 222-233, 2005．

脳計測の手法

• 武田常広：脳工学（電子情報通信レクチャーシリーズD-24)，コロナ社．

神経細胞の仕組み，Hodgeken-Huxleyの方程式の解説

• 三井, 菅田, 広野, 中西：生物物理学序説，共立出版．
• 松元，大津(編)：神経細胞が行う情報処理とそのメカニズム，培風館．

パーセプトロン

• Minsky M. and Papert S.（中野，阪口共訳）: パーセプトロン，パーソナルメディア.

サポートベクトルマシン

• 前田英作： “痛快！ サポートベクトルマシン 〜古くて新しいパターン認識手法〜”, 情報処理, 42, 676-683 (2001).
• 津田宏治, “サポートベクターマシンとは何か”, 電子情報通信学会誌, 83, 460-466 (2000).
• 産総研の栗田さんによる解説ホームページ．このホームページのもとになった記事のPDFをもっているのですが，私が勝手に公開することもできませんので，とりあえずこのホームページを見て下さい．検索するとどこかで見つかるかもしれません．
• V.Vapnik: The Nature of Statistical Learning Theory, Springer, (1995).　（原典ともいえる本．本式に勉強する人はここから始めるそうです）．

独立成分分析

• 村田：入門独立成分分析，東京電機大学出版会．この本をお薦めします．
• 甘利, 村田（編）: 独立成分分析，SGIライブラリ18, サイエンス社． これも面白い．
• 甘利：独立成分分析とその周辺，統計科学のフロンティア第５巻多変量解析の展開，岩波書店．
• 村田さんの講義録

強化学習

• Sutton RS and Barto A(三上，皆川共訳)：強化学習，森北出版．

最近の話題

• 川人光男：脳の計算理論，産業図書．
• 銅谷，伊藤，藤井，塚田（編）：脳の情報表現，朝倉書店．
• 銅谷，五味，阪口，川人（編）：脳の計算機構，朝倉書店．（近日刊）
• 計算神経科学夏の学校（過去のテキストもダウンロードできます）

Some English references are listed below.

Perceptron

• Minsky M and Papert S.: Perceptrons, Expanded edition, MIT Press, 1988.

Back propagation，Boltzmann machine

• Rumelhart DE, McClelland JL and PDP research group: Parallel distributed processing, vol. 1, MIT Press, 1986.

Unsupervised learning

• Hinton and Sejnowski T (eds.): Unsupervised learning, MIT Press, 1999.

SOM

• Kohonen T: Self-organizing map, 2nd edition, Springer, 1997.

Independent component analysis (ICA)

• Hyvarinen, Karhunen & Oja : Independent Component Analysis, J.Wiley, 2001．
• Hyvarinen, Oja (2000): Neural Networks, 13, 411-430.
• Brown, Yamada & Sejnowski (2001): Trends in Neurosciences, 24, 54-63.

Reinforcement learning

• Sutton RS nad Barto A: Reinforcement learning, MIT Press, 1998.