著者紹介

内容

目次

翻訳にあたって前書き緒言謝辞１．　　序章１．１この教科書が対象にしている読者１．２この教科書の中身１．３この教科書を読むときのコンピュータソフトウェア　　ソフトウェア１．４今勉強する意味１．５副教材１．６この教科書の構成Ｉ　　概論２．　　計算論的神経科学と読者の関係２．１　この章の位置づけ２．２　脳の比喩２．３　コンピュータと脳の比較と対比２．４　コンピュータ科学および神経科学の起源２．５　様々なレベル組織のレベル研究のレベル２．６　新しい技術と古い技術２．７　神経符号２．８　計算論的神経科学の目標と手法２．９まとめ３．　　神経科学の基礎３．１この章の位置づけ３．２微視的に見た神経系３．３巨視的に見た神経系脳の薄片化３．４脳を構成するパーツ３．５脳の研究方法解剖学的手法３．６神経生理学３．７分子生物学と神経薬理学３．８心理物理学３．９臨床神経学および神経心理学離断性脳疾患内因性脳疾患３．１０まとめＩＩ　　コンピュータ４．　　コンピュータの表現４．１この章の位置づけ４．２　計算機とタイプライター４．３　パンチカードとブール代数４．４　アナログ表示とデジタル表示４．５　コンピュータ表現のタイプ４．６　数字の表現文字と単語の表現４．７　画像の表現４．８神経との類推４．９まとめ５．　　古い電子計算機の真髄５．１この章の位置づけ５．２　ハックの手口５．３　ソフトウェアとハードウェア５．４　基本的なコンピュータ設計ポインタの起源はコンピュータのメモリ設計シーケンシャルアルゴリズムの起源はコンピュータのコントロールフロー（制御流れ）ＣＰＵ：マシン語の命令５．５　プログラムとハッキング条件付きプログラム５．６　ポインタの転用クルージ（裏技）コンピュータウィルス５．７　神経系に対する推論５．８まとめＩＩＩ　　サイバネティックス６．　　概念ニューロン６．１この章の位置づけ６．２　ＭｃＣｕｌｌｏｃｈ−Ｐｉｔｔｓ型ニューロンの歴史と正体６．３　重みと状態でネットワークを記述するドット積による総加算入力の計算状態値の計算６．４　単一ユニットからユニットネットワークまで６．５　ネットワークのアーキテクチャ６．６まとめ７．　　脳の情報表現（神経信号の符号化）７．１この章の位置づけ７．２　空間的符号化：集団的・協調的な符号局所型集団符号化　ｖｓ．　分散型集団符号化７．３　電圧および化学種による符号化：ニューロン状態の符号化７．４　時間軸での符号化：テンポラル符号と頻度符号時間積分クロッキング７．５　周波数による符号化７．６まとめ８．　　カブトガニは人間の友人である８．１この章の位置づけ８．２　生物学８．３　何と何が無視できるのか８．４　眼は何故うそをつくのか：問題の所在８．５　設計上の課題モデルを小さくする—スケーリングモデルを小さくする—次元の縮小エッジ効果を除く—ラップアラウンド入力を表現する—パラメータ化動作関数をパラメータ化する重み行列をパラメータ化する８．６　カブトガニ方程式８．７　状態の計算８．８　カブトガニが見ている世界８．９まとめ９．　　教師付き学習：デルタルールとバックプロパゲーション９．１この章の位置づけ９．２　教師付き学習９．３　デルタルール（デルタ学習則）エネルギーとの類推デルタルールでＡＮＤ（論理積）の解を出す９．４　バックプロパゲーション９．５　分散表現９．６　眼球運動のコントロールにおける分散表現モデルの設計モデルが与えた結果と一般化モデルの探査：隠れユニットの解析コンピュータによるモデル化　ｖｓ．　数式を使った伝統的なモデル化９．７まとめ１０．　連想記憶と連合ネットワーク１０．１この章の位置づけ１０．２　外積で記憶を表す単一のシナプスを挟んだ結合２個のベクトルの外積相互想起型連想記憶と自己想起型連想記憶を作るリミットサイクル（周期解）瞬時学習および想起　ｖｓ．　緩やかな学習および想起１０．３　Ｈｏｐｆｉｅｌｄ型ネットワークの問題点１０．４まとめＩＶ　　脳概念からデータまでニューロンは細胞であるニューロン状態とは何かスカラー状態ではないとすれば，スカラー重みのほうはどうなるのだろうかモデル化ツールの違いちょっと言いすぎました１１．　石鹸から電圧に１１．１　この章の位置づけ１１．２　細胞の基本設計１１．３　石？と塩を変形させて電池と抵抗を作る１１．４　ＲＣ回路を方程式で表すキャパシタンス（コンデンサ）と電流電流の加算１１．５　パラメータに対する依存性数値積分の利点と欠点１１．６　時定数と時間加算１１．７　遅速度電位説ＰＳＰ（シナプス後電位）の加算による平均化１１．８　まとめ１２．　Ｈｏｄｇｋｉｎ−Ｈｕｘｌｅｙモデル１２．１この章の位置づけ１２．２　受動から能動に静止膜電位は約−７０ｍＶである膜は，絶縁体であり，キャパシタであり，そして，電池であるシナプス入力は電流注入にあらず１２．３　活動電位の歴史Ｈｏｄｇｋｉｎ博士とＨｕｘｌｅｙ博士１２．４　並列コンダクタンスモデル回路電流実際の計算電池はどこから現れるのか１２．５　活性チャネルの挙動フィードバックシステムＨｏｄｇｋｉｎ−Ｈｕｘｌｅｙ粒子の二重性Ｈｏｄｇｋｉｎ−Ｈｕｘｌｅｙ粒子の動力学１２．６　粒子方程式状態変数を使って状態を定義する１２．７　シミュレーション１２．８　信号送信との関連閾値とチャネル記憶頻度符号化への回帰１２．９まとめ１３．　コンパートメント（分画）モデル法１３．１この章の位置づけ１３．２　コンパートメントへの分画モデルの製作１３．３　化学シナプスのモデル化抑制の短絡ＧＡＢＡとグルタミン酸１３．４　受動ニューロンのモデル化シナプスの応答１３．５　逆進スパイクとＨｅｂｂ型シナプス１３．６まとめ１４．　人工ニューラルネットワークから実物型ニューラルネットワークに１４．１　この章の位置づけ１４．２　Ｈｏｐｆｉｅｌｄ理論再訪１４．３　干渉を抑圧する抑制型モデル１４．４　哲学への寄り道１４．５　アセチルコリンは多重効果を持っている二重行列仮説真実の告白１４．６まとめ１５．　神経回路網１５．１　この章の位置づけ１５．２　基本的なレイアウト１５．３　海馬１５．４　視床１５．５　小脳１５．６　大脳基底核１５．７　新皮質１５．８まとめ１６．　基礎的な事項１６．１　この章の位置づけ１６．２　単位科学的表記法数値の接頭記号単位とその省略記号単位の換算次元解析１６．３　２進法１０進数と２進数の往復足し算と引き算８進法と１６進法ブール代数１６．４　線形代数代数の意味，線形の意味和と差ベクトルのドット積直交性外積行列の掛け算１６．５　微積分の数値計算法無限小変化数値解の求め方数学記号充電曲線に対する解析解１６．６電気学三大法則：オームの法則，キルヒホッフの法則，そしてもう一つオームの法則電気容量（キャパシタンス）参照文献用語解説索引