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類神經網路
本文件介绍了艾柏特‧爱因斯坦的脑研究和类神经网络的基本概念，解释了类神经网络如何模拟生物神经网络以执行任务。文中讨论了类神经网络的特性、类型以及其在各个研究应用领域的实际应用案例。最后，还提到小组成员分工和结论。
類神經網路
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- 6. 類(人工)神經網路 （ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS,ANN） 又名: 分散式處理器（parallel distributed processors) 適應系統（adaptive systems） 自我組織系統（self-organizing systems） 神經計算機（neurocomputers） 連接機構（connectionism） 神經網路（neural networks）
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- 8. 以研究生物神經網路來說 人腦: • 巨量的平行運算與分散處理的能力 • 10的11次方約等於一千億個神經細胞 •每個神經細胞又有四個突觸(synapses) 又與其他細胞連結。 • 構成巨大且複雜的神經網路 突觸:神經細胞與神經細胞的連接點，作用是讓訊息在神經細胞之間傳遞
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- 10. 定義 • 類神經網路是一種計算系統(軟體與硬體) • 利用大量簡單的相連人工神經元來模仿生物神經網路 •人工神經元是生物神經元的簡單模擬 • 外界環境或者其它人工神經元取得資訊 • 透過簡單的運算 • 輸出其結果到外界環境或者其它人工神經元
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- 18. TYPES OF ANN(類神經網路的類型):(依學習型式) (1)Supervise Learning (監督式學習型):己知分類,並有一組輸入及期 望值可供訓練網路,例如: Perceptron, BPN, PNN, LVQ, CPN (2)Unsupervise Learning(非監督式學習型): 己知分群,不斷透過輸實 例來做修正學習, 例:SOM, ART (3)Associative memory Learning(關聯記憶學習型):直接訓練並記憶 所訓練過的所有對照資料 or 圖形,例: Hopfield (4)Optimization Application(最佳化應用型):找尋最佳解, 例: ANN, HTN
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- 24. 分工 陳業 98131422 :收集資料 鍾聖彥98131511:收集資料與統整+報告 劉冠亨98130665 :收集資料 王偉儒98130401 :收集資料 何偉昌98131075 :收集資料
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