ANN 筆記 ANN note

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1. ANN(Artificial Neural Network的定義)
   類神經網路使用了大量相連接的簡單人工神經元所組成,它從外界環境或其他人工神經元取得資料,經過簡單的計算,輸出給外界環境或其他人工神經元
2. ANN運作所需的範例資料有
   1. 訓練範例(Traing example)
   2. 測試範例(Testing example)
   3. 待推案例
3. ANN characterictics
   1. Input : traing set,testing set
   2. output
   3. Processing Element(PE)
4. ANN Type
   1. 監督式學習(Supervised learning)
   2. 非監督式學習(Unsupervised learning)
   3. 聯想式學習(Associate learning)
   4. 最適化應用(Optimization application)
5. ANN structure
   1. 單向前向式(One way feedforward)
   2. 雙向前向式(Two way feedforward)
   3. 回饋式(Feedback)
6. ANN Basic Model
   1. Processing Element(PE) : summation fc.,Activity fc.,transfer fc.
   2. Input layer : [x1.....xi](traing set,testing set)
   3. Hidden layer : present PE's internal relationship
   4. Ouptput layer : normalize output,competitive output,competitive learnning
   5. Network : Learning,Recalling
   6. Weights : connecting between layers
7. Transfer Function Type
   1. 離散型(Discrete Type)
      1. Perceptron/step fc.
      2. Signum fc.
      3. Signum 0 fc.
      4. Hopfield-Tank fc.
      5. BAM fc.
   2. 線性型(Linear Type)
      1. 門限線性函數(threshold line fc.)
      2. 無門限線性函數(straight linear fc.)
   3. 非線性型(Nonlinear Type)
      1. 雙彎曲函數(sigmoid fc.)
      2. 雙曲線正切函數(Hyperbolic tangent fc.)
8. 程式作業與範例
   1. perceptron
      perceptron程式的shell版(linux bash), perceptron程式的perl版, neural network homework1.pdf
   2. bpn
      ANN homework2 for PDF(含題目), 老師的bpn測試pattern(70個)
      bpn程式的perl版, bpn程式的參數設定檔, bpn程式的訓練結果檔, 訓練範例的input, 訓練範例的output, 將眾多的7x10字母檔結合,產生供bpn程式使用的訓練範例檔, 將7x10的pattern轉成1x70(供matlab使用), 將訓練範例檔整理產生bpn作業所需的格式(一頁有25個pattern)
   3. som
      ANN homework3 for PDF(含題目), som第1小題的資料檔, som第2小題的資料檔
      som程式的perl版, som第1小題的設定檔, som第2小題的設定檔
   4. 期末專題
   5. 87年期中考題目
9. 相關網站
   1. 關於類神經網路
   2. 類神經網路的介紹
   3. An Introduction to Neural Networks
   4. Public Domain ANN/Fuzzy Systems Software Index
   5. Java & C/C++ AI Software
   6. SOM demo

主 網 站：http://peterju.notlong.com (目前轉址至 http://irw.ncut.edu.tw/peterju/)

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