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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能力n可自我學習n會利用經驗法則n具有推演的能力什麼是類神經網路?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,
2、使Y接近目的值-convergence特性n平行處理平行處理n容錯容錯n不需要整個系統都正常運作不需要整個系統都正常運作n結合式記憶結合式記憶n只要有片段的紀錄便可推至答案只要有片段的紀錄便可推至答案n簡單程式模擬特性n解決最佳化解決最佳化n超大型積體電路實作超大型積體電路實作n處理一般演算法難以處理的問題處理一般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,只有一定的機率是最佳解n利用Hopfield Networkn如果城市 i 是第 j 個被
3、拜訪的城市, Vxiyi=1n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n第三項:確保整個網路中全部只有 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一般程式答案唯一-類神經網路的答案會越來越好n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n類神經網路的目的n人類思維的特色n沒有明確區分記憶與思考部份n不理性n學習模型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自己輸出的差量調整內部的Weightingn把這個差量往下傳Backpropagation (cont)Self-Organizing Mapsn一直做題目n不告訴你答案n可將N維的資料 map到2維SOMs 範例SOMs 範例(2)應用n資訊應用n影像辨識n文字辨識n語音辨識應用(part2)n商業應用n股票、債券、期貨.等，投資分析n商業信用評估n可適性控制n洗衣機
