標題

內                            容

課程名稱

類神經網路

授課教師

賴政良

學分數

3

上課時數

3

學習目標

本課程介紹類神經網路的架構與學習法則。其重點在類神經網路的數學分析、訓練方法及其應用。課程中並使用Matlab之Neural Network Toolbox進行類神經網路的設計。

進度安排與大綱

1.       

1. 類神經網路介紹(1)

2. Matlab 與NN toolbox簡介(1)

3. 感知器(1)

4. 線性濾波器(2)

5. 倒傳遞網路(2)

6. 應用類神經網路於控制系統(1)

7. 期中報告(1)

8. 徑向基網路(1)

9. 自組織與學習向量量化網路(2)

10.     遞迴類神經網路(2)

11.     適應濾波器與適應性訓練(2)

12.     應用類神經網路實例(1)

13.     期末專題報告(1)

授課方式

n讀書報告： 40  %  n期末專題： 40  %  n作業、其他： 20 %

課程特色

目前的電腦基本上只是一個高速可程式化計算器，它真正能做的只是加減乘除及邏輯運算。它無法主動學習、也無法主動思考。因此去多人類可以輕易做到的事，如圖形和語音辨認，現在的電腦都沒有辦法輕易的達成，這也形成了自動化產業的重大障礙。

類神經網路的靈感源自於腦神經學，其基本概念是希望透過模擬人腦結構的方式來建立新一代的電腦演算模式。

主要參考

書    籍

Journal Paper