目次

• 第1章 序論
• 第2章 ニューロンとニューラルネットワーク
  • 2.1 ニューロンとは
  • 2.2 ニューラルネットワーク
  • 2.3 内部記憶を持つニューラルネットワーク
• 第3章 カオスニューラルネット
  • カオスとは[5]
  • 3.2 カオスニューロン
  • 3.3 カオスニューラルネット
• 第4章 学習法
  • 4.1 学習の分類
  • 一般化デルタルール[6]
  • バックプロパゲーション[6]
  • 内部記憶を持つニューラルネットワークの学習[7]
• 第5章 実験準備
  • 5.1 音符を数値化と量子化するプログラム
  • 5.2 教師信号
  • 5.3 学習プログラム（ニューラルネットワーク）の作成
  • 5.4 学習プログラム（内部記憶を持つニューラルネットワーク）の作成
  • 5.5 誤差の求め方
  • 5.6 曲を出力するプログラムの作成
  • 5.7 曲を周波数に変換するプログラムの作成
  • 5.8 高速フーリエ変換（FFT：Fast Fourier Transform）するプログラムの作成
• 第6章 実験
  • 6.1 目的
  • 6.2 ニューラルネットワークによる学習
  • 6.3 内部記憶を持つニューラルネットワークによる学習
  • 6.4 想起結果
    • 6.4.1 想起に使用するネットワーク
    • 6.4.2 ニューラルネットワークの場合
    • 6.4.3 カオスニューラルネットワーク（km有り）の場合
    • 6.4.4 カオスニューラルネットワーク（km無し）の場合
  • 6.5 教師信号とそれぞれのネットワークの想起結果との比較（FFT）
    • 6.5.1 教師信号のFFT
    • 6.5.2 ニューラルネットワークの想起結果のFFT
    • 6.5.3 カオスニューラルネットワーク（km有り）の想起結果のFFT
    • 6.5.4 カオスニューラルネットワーク（km無し）の想起結果のFFT
• 第7章 まとめ
• 参考文献
• 付録A 学習プログラム（ニューラルネットワーク）
• 付録B 学習プログラム（内部記憶を持つニューラルネットワーク）
• 付録C 曲を想起させるプログラム
• 付録D 曲データを周波数に変換するプログラム
• 付録E 想起した曲をFFTするプログラム
  • E.1 プログラムリスト : fftmain.c
  • E.2 プログラムリスト : fft.c
  • E.3 プログラムリスト : complex.c
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