加權連屬神經網路之研究

Abstract

類神經網路是最近很熱門的研究主題之一.從 內部結構來說,類神經網路是由許多彼此間相互 連接,且能夠同時運算的神經元所構成,有平行處 理的特性及學習的能力,應用層面相當廣泛(1,2). 在Hopfield類神經網路的模型中(3,4),可應用於解決最佳化,混合信號分離,線性規劃等(5).此外,Hopfield 亦提出可解決內容連屬記憶的問題(6-8),亦即由內 容資料去判定其為某種類的物體,簡言之,即有圖 樣歸屬與辨認的功能.