目次(森北出版) 2022年3月 発行

概要

「リザバーコンピューティング」は、深層学習(ディープラーニング)の最大の難点である「計算コスト」の問題を克服すべく精力的に研究が進められ、
・直近では、時系列パターン認識用の高速機械学習手法として、
・近い未来には、高効率な機械学習デバイスの基礎原理として、
・将来的には、「AI ハードウェアの基盤」になりうる技術として、
高い期待を集めています。

本書では、この技術を数理・アルゴリズムの視点(ソフトウェア実装)とデバイス開発・実装の視点(ハードウェア実装)の両面から解説。読者のバックグラウンド・モチベーションを問わず入門できるよう、ニューラルネットの原理や、デバイス・ハードウェア選定の発想から順を追って紐解きます。時系列パターン認識問題への実行例をPythonサンプルコードとともに示し、リザバーコンピューティングの「使い方」も体感しながら読み進められるよう配慮されています。

田中剛平 中根了昌 廣瀬明:
「リザバー コンピューティング
- 時系列パターン認識のための高速機械学習の理論とハードウェア

森北出版) ISBN 978-4-627-85531-1

Gouhei Tanaka, Ryosho Nakane and A.Hirose
Reservoir Computing (in Japanese)

書評 野村 昌代 先生  電子情報通信学会誌 104, 11 (2021) 1205