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文档简介

類神經網路簡介B88901009 朱峰森B89901103 梁家愷什麼是人工智慧?

電腦具有人類的知識和行為，並具有學習、推理判斷來解決問題、記憶知識和了解人類自然語言的能力可自我學習會利用經驗法則具有推演的能力什麼是類神經網路?以電腦（軟體或硬體）來模擬生物大腦神經的人工智慧系統，並將此應用於辨識、決策、控制、預測……等等。實作人工智慧的方法模擬神經元(perceptron)X InputsW WeightS Summationφ ActivationfunctionY Output特性平行處理容錯不需要整個系統都正常運作結合式記憶只要有片段的紀錄便可推至答案簡單程式模擬特性解決最佳化超大型積體電路實作處理一般演算法難以處理的問題簡單應用:

推銷員問題(TSP)複雜度O(2n),不一定找得到解.利用n個完全連接的神經元(asaNxNmatrix),讓神經元自動學習不一定可得到正確的解,只有一定的機率是最佳解利用HopfieldNetwork如果城市i是第j個被拜訪的城市,Vxiyi=1前兩項:確保網路中每一行每一列最多只有一個神經元被啟動第三項:確保整個網路中全部只有n個神經被啟動。第四項:讓網路偏好較短路徑簡單應用:

推銷員問題(TSP)程式模擬1(利用彈性網路)程式模擬2(利用螞蟻王國)程式模擬3(KohonenFeatureMap)和傳統系統,程式比較一般程式答案唯一 ->類神經網路的答案會越來越好一般程式只會回答定義過的東西 ->類神經網路可以提供一個合理的解類神經網路與人類思維類神經網路的目的人類思維的特色沒有明確區分記憶與思考部份不理性學習

模型聯想式學習Hopfield無監督式學習Self-organizingmaps監督式學習BackpropagationHopfieldHopfield(cont’)Hopfield(cont’)Backpropagation會有一組正確的”答案”等在輸出端輸出端根據這組答案與自己輸出的差量調整內部的Weighting把這個差量往下傳Backpropagation(cont’)Self-OrganizingMaps一直做題目不告訴你答案可將N維的資料map到2維SOMs範例SOMs範例(2)應用資訊應用影像辨識文字辨識

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