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[[講義トップページ>hi2011]] [[シラバス]] [[スケジュール>hi2011/schedule]] [[昨年の講義内容>http://www.hi.is.uec.ac.jp/lecture/cns/hi2010]] [[参考資料>hi2011/textbook]] [[演習問題>hi2011/assignment]] [[講義Ｑ＆Ａ>hi2011/question]] [[関連資料>hi2011/misc]]
*参考書 [#c57617b0]
参考のために，一部の書籍にamazon.co.jpへのリンクが張ってありますが，amazonでの購入を勧めるものではありません．
**神経科学の学校 [#qa63725c]
-[[日本神経回路学会が主催する計算神経科学関係の学校>http://www.jnns.org/niss/]]
-[[計算神経科学秋の学校 Autumn School for Computational Neuroscience (ASCONE)>http://spike.eng.tamagawa.ac.jp/ASCONE/]]
**全般に関する記述 [#qc2604e8]
-[[甘利俊一：神経回路網の数理，産業図書．>http://www.amazon.co.jp/dp/478285255X]]
-[[中野馨（編）：ニューロコンピュータの基礎，コロナ社．>http://www.amazon.co.jp/dp/4339022764]]
**研究史に関する解説記事 [#cea9c423]
-[[外山，甘利，篠本（編）：脳科学のテーブル，京都大学出版会，2008．>http://www.amazon.co.jp/dp/487698834X]]
-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．
-甘利他：雑誌「科学」に掲載された脳科学の現状を紹介した記事．(2006.04)
**神経細胞の仕組み，Hodgeken-Huxleyの方程式の解説 [#d3189c5c]
-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 [#pf79e336]
-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 [#t067aa03]
-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>http://www.neurosci.aist.go.jp/~kurita/lecture/svm/svm.html]]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）．
**強化学習 [#t6f17bd5]
-Sutton RS and Barto A(三上，皆川共訳)：強化学習，森北出版．
**その他 [#u12f9065]
-川人：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．