あらすじ
◆AI技術の高度化に不可欠なニューロチップの基礎となる脳型（ニューロモルフィック）コンピューティングを詳説！
◆ハードウェアニューラルネットワークの構築に必要なアルゴリズムとハードウェアの協調設計、協調最適化の方法論をまとめた、類を見ない1冊！
◆AI技術の最新動向、ハードウェア実装に関心のある研究者や技術者、学生などに。
【主な目次】
第1章 概要
第2章 人工ニューラルネットワークの基礎
第3章 ハードウェアにおける人工ニューラルネットワーク
第4章 スパイキングニューラルネットワークの動作原理
第5章 スパイキングニューラルネットワークのハードウェア実装
第6章 結論
付録
序文
謝辞
第1章 概要
1.1 ニューラルネットワークの歴史
1.2 ソフトウェアにおけるニューラルネットワーク
1.3 ニューロモルフィックハードウェアの必要性
1.4 本書の目的と概略
参考文献
第2章 人工ニューラルネットワークの基礎
2.1 人工ニューラルネットワークの動作原理
2.2 ニューラルネットワークに基づく機械学習
2.3 ネットワークトポロジー
2.4 データセットとベンチマーク
2.5 深層学習
参考文献
第3章 ハードウェアにおける人工ニューラルネットワーク
3.1 概要
3.2 汎用プロセッサ
3.3 デジタルアクセラレータ
3.4 アナログ・ミックスドシグナルアクセラレータ（analog/mixed-signal accelerators）
3.5 事例研究：適応型動的計画法（ADP）のためのエネルギー効率の高いアクセラレータ
参考文献
第4章 スパイキングニューラルネットワークの動作原理
4.1 スパイキングニューラルネットワーク
4.2 浅い層を持つSNNにおける学習
4.3 深層SNNでの学習
第4章 付録：Multi-timescale adaptive threshold モデル (MATモデル)
4.付.1 Leaky Integrate and Fire モデル
4.付.2 MATモデル
4.付.3 スパイキングニューロンモデルの比較
参考文献
第5章 スパイキングニューラルネットワークのハードウェア実装
5.1 特殊化したハードウェアの必要性
5.2 デジタルSNN（digital SNN）
5.3 アナログ/ミックスドシグナルSNN（analog/mixed-signal SNN）
参考文献
第6章 結論
6.1 展望
6.2 結論
参考文献
付録
付.1 ポップフィールドネットワーク
付.2 ポップフィールドネットワークによるメモリの自己修復
参考文献
索引
