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類神經(jīng)網(wǎng)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(xué)習(xí)、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(xué)習(xí)會利用經(jīng)驗法則具有推演的能力什麼是類神經(jīng)網(wǎng)路?以電腦（軟體或硬體）來模擬生物大腦神經(jīng)的人工智慧系統(tǒng)，並將此應(yīng)用於辨識、決策、控制、預(yù)測……等等。實作人工智慧的方法模擬神經(jīng)元(perceptron)X InputsW WeightS Summationφ ActivationfunctionY Output特性平行處理容錯不需要整個系統(tǒng)都正常運作結(jié)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(yīng)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(jīng)元(asaNxNmatrix),讓神經(jīng)元自動學(xué)習(xí)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(wǎng)路中每一行每一列最多只有一個神經(jīng)元被啟動第三項:確保整個網(wǎng)路中全部只有n個神經(jīng)被啟動。第四項:讓網(wǎng)路偏好較短路徑簡單應(yīng)用:
推銷員問題(TSP)程式模擬1(利用彈性網(wǎng)路)程式模擬2(利用螞蟻王國)程式模擬3(KohonenFeatureMap)和傳統(tǒng)系統(tǒng),程式比較一般程式答案唯一 ->類神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)路可以提供一個合理的解類神經(jīng)網(wǎng)路與人類思維類神經(jīng)網(wǎng)路的目的人類思維的特色沒有明確區(qū)分記憶與思考部份不理性學(xué)習(xí)
模型聯(lián)想式學(xué)習(xí)Hopfield無監(jiān)督式學(xué)習(xí)Self-organizingmaps監(jiān)督式學(xué)習(xí)BackpropagationHopfieldHopfield(cont’)Hopfield(cont’)Backpropagation會有一組正確的”答案”等在輸出端輸出端根據(jù)這組答案與自己輸出的差量調(diào)整內(nèi)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(fàn)例SOMs範(fàn)例(2)應(yīng)用資訊應(yīng)用影像辨識文字辨識
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