뉴로 컴퓨터는 인간의 뇌를 모방하여 만든 컴퓨터로서 인식 연상 제어 등 다양한 분야에 활용될 수 있으므로 오늘날 많은 사람들의 관심이 높아지고 있는 실정이다. 그렇지만 뉴로 컴퓨터의 기반이 되는 신경망 이론은 난해하기 때문에 일반 독자들이 그 내용을 정확하게 이해하고 이를 원하는 분야에 활용하는 데 어려움이 많았다. 이런 연유로 독자들이 흥미롭게 뉴로 컴퓨터를 공부할 수 있도록 이 책을 집필하게 되었다. 이 책은 저자가 집필한 뉴로 컴퓨터(내하출판사 1996년)를 기반으로 하여 다양한 신경망 모델과 응용 방법에 대한 내용을 다루면서도 학부 수준에 맞게 이론적인 면을 지양하고 간결하게 기술하였다. 특히 새로운 내용이 나올 때마다 예제들을 삽입함으로써 이를 통해 공부한 내용의 개념이 쉽게 정립될 수 있도록 배려하였다.
제1장 뉴로 컴퓨터
1.1 인간의 뇌를 모방한 뉴로 컴퓨터
1.2 뉴로 컴퓨터를 응용하는 절차
1.3 새롭게 조명되는 뉴로 컴퓨터
연습문제
제2장 생물학적 신경망
2.1 인간의 뇌
2.2 뉴런의 구조
2.3 뉴런의 활성화
연습문제
제3장 인공 신경망 모델
3.1 뉴런의 모델링
3.2 McCulloch-Pitts 모델
연습문제
제4장 신경망의 유형
4.1 단층 신경망과 다층 신경망
4.2 순방향 신경망과 순환 신경망
4.3 신경망의 학습
연습문제
제5장 활성화 함수
5.1 항등 함수
5.2 경사 함수
5.3 계단 함수
5.4 시그모이드 함수
연습문제
제6장 패턴 분류
6.1 패턴의 유형
6.2 패턴 분류 시스템
6.3 판별 함수
6.4 신경망 패턴 분류기
연습문제
제7장 퍼셉트론
7.1 Rosenblatt의 퍼셉트론
7.2 퍼셉트론의 구조
7.3 퍼셉트론 학습 알고리즘
7.4 다중 출력 퍼셉트론
연습문제
제8장 연상 메모리
8.1 패턴 연상
8.2 연상 메모리의 유형
8.3 선형 연상 메모리
연습문제
제9장 Hopfield 모델
9.1 순환 연상 메모리
9.2 Hopfield 모델의 구조
9.3 Hopfield 모델의 연상 알고리즘
연습문제
제10장 양방향 연상 메모리
10.1 BAM의 구조
10.2 BAM의 연상 알고리즘
연습문제
11장 자율 신경망
11.1 SOM
11.2 ART
연습문제
12장 경쟁식 신경망
12.1 패턴의 유사도
12.2 Hamming Net
12.3 CP Net
연습문제
13장 오류 역전파 알고리즘
13.1 BP 알고리즘
13.2 학습 인자
연습문제
14장 뉴로 컴퓨터 응용
14.1 음성 합성
14.2 음성 인식
14.3 문자 인식
14.4 영상 처리
14.5 무인 자동차 주행
14.6 로봇 제어
14.7 의료 진단 시스템
[참고문헌]
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