ANN
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這一章要介紹的是神經演化(neuroevolution)這種結合基因演算法及類神經網路的機器學習方法。
王思原／世新大學法律學系副教授
人工神經網路ANN係一種受人類大腦神經結構啟發之計算模型，具備機器學習能力，可經訓練以執行特定任務，並透過將輸出結果與目標反覆比對之迭代過程，逐步調整優化。作為深度學習與生成式人工智慧Gen AI之技術基礎，ANN已成為現代AI之核心架構。
本節介紹機器學習的生命週期，以及如何用Keras建立用於分類和迴歸的模型。
單一一個感知器雖然能解一些問題，但能解的問題範圍極其有限。如果把多個感知器組合，形成一個多層感知器(multilayer perceptron, MLP)，那這個由多個神經元所組成的網路，將可以解決更複雜、更困難的問題。這一節的主要內容，就在概略地介紹多層感知器。
這節要介紹的是最簡單的類神經網路，也就是只含有一個神經元的感知器(perceptron)。
簡單介紹類神經網路(artificial neural network, ANN)的應用範圍、運作方式、學習方式、第三方程式庫等。
這一章要介紹的是現在紅透半邊天，可以說是AI基石的類神經網路(artificial neural network, ANN)。
「人工智慧 +1」自學 Day4：
類神經網路(Artificial Neural Networks, ANN)與深度學習(Deep Learning, DL)
▹類神經網路(Artificial Neural Networks, ANN)
1.發展
▪︎ 概念：模仿生物神經元，對人類大腦
