泛朦第三系—神經系(NeuralNetwork)類神經網路導論類神經網路（artificialneuralnetwork）或譯為人工神經網路：模仿生物神經網路的資訊處理系統。精確定義一種計算系統：硬體、軟體。大量簡單的相連人工神經元：模仿生物神經網路的能力。取得資訊：外界環境、人工神經元。輸出結果：外界環境其他人工神經元。背景（1）1957年（電腦發展的初期）：第一種類神經網路模式—感知機（Perceptron）提出。1960年代中期沒落。沒落因素1.本身理論無法突破（EX：XOR問題）。2.數位電腦、人工智慧的吸引。3.當時相關技術無法實現「神經電腦」。背景（2）80年代中期：類神經網路的研究復興，而在短短數年之內蔚為風潮。原因：如下4點。復興原因（1）類神經網路在理論的建立與模式的開發上有了突破，最明顯的突破包括：霍普菲爾網路（Hopfieldneuralnetwork，HNN）倒傳遞網路（Back-propagationnetwork）。復興原因（2）解決電腦科學與人工智慧的難題，（EX：樣本識別、機器學習）。電子、光學等技術進展：提供實現「神經電腦」可能性（EX：基於VLSI的神經電腦與光神經電腦的誕生）。復興原因（3）從現代生物學、認知學、心裡學對生物神經網路的瞭解，提供了發展新的類神經網路模式的啟示。生物神經元模型生物神經網路：由巨量的神經細胞，或稱神經元所組成，神經細胞的形狀和一般的細胞有很大的不同。神經細胞神經核：神經細胞呈核狀的處理機構。軸索（神經軸）：神經細胞成軸索狀的輸送機構。樹突（神經樹）：神經細胞成樹枝狀的輸出入機構。突觸（神經節）：神經細胞神經樹上乘點狀的連結機構。神經核（soma）神經軸突（axon）神經突觸（synapses）（synapses）神經樹突（dendrites）(dendrites）人工神經元模型（1）類神經網路：由許多的人工神經細胞（artificialneuron）所組成。又稱類神經元、人工神經元、處理單元（processingelement）。每一個處理單元的輸出以扇形送出，成為其它許多處理單元的輸入。人工神經元模型（2）)XW(fYjiniijj其中•Yj=模仿生物神經元模型的輸出訊號。•處理單元輸出值與輸入值的關係式：一般用輸入值的加權乘積和之函數來表示人工神經元模型（3）f＝模仿生物神經元模型的轉移函數（transferfunction）。Wij＝模仿生物神經元模型的神經鏈結強度，又稱鏈結加權值。人工神經元模型（4）Xi＝模仿生物神經元模型的輸入訊號（inputsignal）。θ＝模仿生物神經元模型...
