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類神經網路簡介,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),XInputsWWeightSSummation Activation function Y Output,神經元-神經網路,不同的問題有不同的網路組合方法利用樣本去對網路做訓練(Train),逐漸改變W,使Y接近目的值-convergence,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( as a N x N matrix),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Hopfield Network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(Kohonen Feature Map),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-organizing maps監督式學習Backpropagation,Hopfield,Hopfield (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-Organizing Maps,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
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