목차
제1장 Neural Networks = 1
1. 서론 = 1
2. 인간의 신경구조 = 2
2.1 뉴우런 = 3
2.2 신경 정보 처리 = 6
2.3 뇌의 정보 조직 = 8
2.4 인식 세포 형성 = 9
2.5 연상기억의 용량 = 16
2.6 스파스 연상기억 = 19
3. 신경회로망 = 23
3.1 신경망 이해 = 24
3.2 역사 = 32
3.3 모델 구성 = 34
3.4 회로망 언어 = 49
3.5 시뮬레이터 종류 = 54
3.6 시뮬레이터 설계 = 63
3.7 객체 지향형 프로그래밍 = 67
제2장 Neural Networks 학습방법 = 75
1. 신경망 학습 = 75
1.1 학습처리 = 75
1.2 LMS학습 = 77
1.3 학습과정의 해석 = 80
2. 지도 학습(Supervised Learning) = 83
2.1 역전파(Back Propagation) = 86
2.2 연상기억(Associative Memory) = 107
2.3 홉필드 모델(Hopfield Model) = 110
3. 자율 학습(Unsupervised Learning) = 122
3.1 Boltzman Machine = 123
3.2 Kohonen Feature Map = 137
3.3 ART(Adaptive Resonance Therory) = 151
제3장 신경회로망 응용 = 170
1. 신경 컴퓨터 = 170
2. 신경칩 = 175
3. 문자 인식 = 179
3.1 신경칩을 이용한 세선화와 특징추출 = 183
3.2 3층 퍼셉트론의 숫자인식 = 191
3.3 Neocognitron 모델 = 193
4. 영상처리 인식 = 202
5. 음성 인식 = 210
6. 로보트 제어 = 217
7. 회전기진단시스템 = 226
