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뉴로 컴퓨터 개론서. 뉴로 컴퓨터의 특징과 역사적 배경을 소개하고 인간 뇌의 구조와 뉴런의 활성화 조건 등 생물학적 신경망에 대해 기술했다. 이를 바탕으로 뉴런을 모델링하는 방법, 신경망의 유형과 학습방법 등을 체계적으로 설명했다.

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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