中野良平の著書関係と解説論文
著書関係
[B01] 中野 良平:
AIルネッサンス,
竹内郁雄 (編・監修) "AI奇想曲", pp.15-27, NTT出版 (1992).
[B02] T. Yamada and R. Nakano:
Job-shop Scheduling,
In P.J. Fleming and A.M.S. Zalzala (eds.) Genetic Algorithms in
Engineering Systems, Chapter 7, pp.134-160, IEE (1997).
[B03] 中野 良平, 斉藤 和巳:
多変量データからの多項式型法則の発見,
森下真一, 宮野 悟 編 "発見科学とデータマイニング", pp.217-227, 共立出版 (2000).
[B04] 中野 良平:
確率的探索法,
人工知能学会編 "人工知能学事典", pp.30-31, 共立出版 (2005).
[B05] 中野 良平:
ニューラル情報処理の基礎数理,
数理工学社 (2005).
備考:
- 著者達の研究は, 1980年代後半にNature誌に掲載されたHinton教授 (2024年ノーベル賞受賞. 1997年 筆者所属のNTT研究所に招聘) のBP等に関する論文を見て「BPって何？」から始まった. 以来30数年間, ニューラル情報処理の基礎研究を進め, 貴重な知見を得るとともに 20を越える新学習アルゴリズムを開発.
- 本書は, 数理的な高度化が進むニューラル情報処理の基礎を丁寧に解説するとともに, 本HPの研究内容(英語版 Our Research 参照)に出てくる新アルゴリズム BPQ法, BCW法, DAEM法, SMEM法, MCV法, RF5法, RF6法を詳しく解説.
- この分野の傑出した専門書 Bishop本を見れば明らかなように, ニューラル情報処理の理論やアルゴリズム, そして多変量の最適化には必ず「行列微分」が登場する. 本書にも行列微分が随所に登場するため, その基礎を付録に掲載. 行列微分とは行列(and/or ベクトル)を含んだ量の行列(or ベクトル)に関する微分のこと.
[B06] 中野 良平:
離散分布, 連続分布, 特性関数,
武田一哉 (編著) "確率と確率過程", pp.44-75, オーム社 (2010).
[B07] S. Satoh and R. Nakano:
Multilayer perceptron learning utilizing reducibility mapping,
In Studies in Computational Intelligence, pp.261-275, Springer (2013).
解説論文
[S01] 村上, 森, 中野:
大規模データベースとその実現技術,
情報処理, 23巻, 10号, pp.955-961 (1982).
[S02] 中野, 斉藤:
知識獲得とは,
NTT技術ジャーナル, Vol.3, No.9, pp.68-69 (1991).
[S03] 山田, 中野:
遺伝アルゴリズムとスケジューリング問題,
システム／制御／情報, 37巻, 8号, pp.484-489 (1993).
[S04] 中野, 山田:
スケジューリング問題の新解法ーGAを軸にして,
計測と制御, 33巻, 1号, pp.46-51 (1994).
[S05] 中野:
強化学習とAdaptive Critics,
強化学習に関する調査報告書, けいはんな, pp.1-15 (1994).
[S06] Rosen, 中野:
シミュレーテッドアニーリングー基礎と最新技術ー,
人工知能学会誌, 9巻, 3号, pp.33-40 (1994).
[S07] 斉藤, 中野:
数値データに潜む法則を発見,
NTT技術ジャーナル, Vol.9, No.5, pp.104-107 (1997).
[S08] 上田, 中野:
確定的アニーリングーもうひとつのアニーリングー,
人工知能学会誌, 12巻, 5号, pp.689-697 (1997).
[S09] 上田, 中野:
確定的アニーリングEMアルゴリズム,
計測と制御, 38巻, 7号, pp.444-449 (1999).
[S10] 中野:
AIマップ：ニューロナルな視点からの挑戦,
人工知能学会誌, 16巻, 5号, pp.704-711 (2001).
[S11] 麻生, 月本, 櫻井, 中野:
AIマップ：「ニューロナルな視点からの挑戦」へのコメントと回答,
人工知能学会誌, 16巻, 6号, pp.847-857 (2001).
中野良平のホームページへ
Last modified in: Oct 2025