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文档简介

1、類神經網路簡介B88901009朱峰森B89901103梁家愷什麼是人工智慧?n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才干n可自我學習n會利用經驗法則n具有推演的才干什麼是類神經網路?n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。n實作人工智慧的方法模擬神經元 (perceptron)nXInputsnWWeightnSSummationn Activation function nY Output神經元-神經網路n不同的問題有不同的網路組合方法n利用樣本去對網路做訓練(Train),逐漸改變W,使Y

2、接近目的值-convergence特性n平行處理平行處理n容錯容錯n不需求整個系統都正常運作不需求整個系統都正常運作n結合式記憶結合式記憶n只需有片段的紀錄便可推至答案只需有片段的紀錄便可推至答案n簡單程式模擬簡單程式模擬特性n解決最正确化解決最正确化n超大型積體電路實作超大型積體電路實作n處理普通演算法難以處理的問題處理普通演算法難以處理的問題簡單應用:推銷員問題(TSP)n複雜度O(2n),不一定找得到解.n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n不一定可得到正確的解,只需一定的機率是最正确解n利用Hopfield Networkn假设城市 i

3、是第 j 個被拜訪的城市, Vxiyi=1n前兩項:確保網路中每一行每一列最多只需一個神經元被啟動n第三項:確保整個網路中全部只需 n個神經被啟動。n第四項:讓網路偏好較短路徑 簡單應用:推銷員問題(TSP)n程式模擬1(利用彈性網路)n程式模擬2(利用螞蟻王國)n程式模擬3(Kohonen Feature Map)和傳統系統,程式比較n普通程式答案独一n-類神經網路的答案會越來越好n普通程式只會回答定義過的東西n-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n類神經網路的目的n人類思維的特征n沒有明確區分記憶與思索部份n不理性n學習ijklijklijk輸入層隱藏層輸出層X1X1X1X1Y3Y1Y2Wi kVi i模型n聯想式學習nHopfieldn無監督式學習nSelf-organizing mapsn監督式學習nBackpropagationHopfieldHopfield (cont)Hopfield (cont)Backpropagationn會有一組正確的 答案等在輸出端n輸出端根據這組答案與本人輸出的差量調整內部的Weightingn把這個差量往下傳Backpropagation (cont)Self-Organizing Mapsn不断做題目n不告訴他答案n可將N維的資料 map到2維 iiiyUwxtwSOMs 範例SOMs 範例(2)應用n資訊應用

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