課程資訊
課程名稱
高等類神經網路
ADVANCED NEURAL NETWORKS 
開課學期
95-1 
授課對象
電機資訊學院  資訊工程學研究所  
授課教師
劉長遠 
課號
CSIE7431 
課程識別碼
922 U1950 
班次
 
學分
全/半年
半年 
必/選修
選修 
上課時間
星期三2,3,4(9:10~12:10) 
上課地點
資310 
備註
限學士班四年級以上
總人數上限:24人 
 
課程簡介影片
 
核心能力關聯
本課程尚未建立核心能力關連
課程大綱
為確保您我的權利,請尊重智慧財產權及不得非法影印
課程概述

高等類神經網路
本課程延續自類神經網路 以應用與 project 為主 並補充教科書部分章節
內容部分取材自下列文章

1. “Requirement for Evolvability in Complex Systems:
Orderly Dynamics and Frozen Components”
~Stuart A. Kauffman
Elsevier Science Publisher B.V.
2. “Antichaos and Adaptation”
~Stuart A. Kauffman
SCIENTIFIC AMERICAN August 1991
3. “Turing Machines”
~John E. Hopcroft
SCIENTIFIC AMERICAN
4. “Alan Turing’s Forgotten Ideas in Computer Science”
~B. Jack Copeland and Diane Proudfoot
SCIENTIFIC AMERICAN Apirl 1999 p.99
5. “Generalization, simple recurrent networks, and the emergence of structure”
~Jeff Elman
Department of Cognitive Science University of California, San Diego
Symposium on Cogntive Architecture. In M.A. Gernsbacher & S. Derry(Eds.)., Proceedings of the 20th Annual Conference of the cognitive Science Society. Mahway, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. 1998.
6. “Finding Structure in Time”
~Jeffrey L. Elman
Cognitive Science, 14, 179-211 (1990)
7. “Distributed representations, simple recurrent networks, and grammatical structure”
~Jeffery L. Elman
Machine Learning
8. ”The Neurophysiology of Remembering”
~Karl H. Pribram

9. “The neurobiology of cognition”
~M. James Nichols and William T. Newsome
NATURE VOL 402 SUPP 2 December 1999 www.nature.com C35~C38
NATUREVOL 403 3 FEBRUARY 2000 www.nature.com
p.575
10. “Vision”
~(1982) David Marr
San Francisco: W.H. Freeman, pp.19-38, 54-61
11. M.Kawato, H.Hayakama, T.Inui,Network:Comput.Neural Syst. 4,415(1993)
12.M.I.Jordan and D.E.Rumelhart, Cognitive Sci. 16,307(1992)

13.Textbook 部分章節
教科書
• Neural Networks: a comprehensive foundation, second edition(如果趕得上出版 當用第三版), by Simon Haykin, Prentice Hall International, Inc., 1999
• Lecture notes on Neural Networks, Cheng-Yuan Liou (講義)
請參閱網站 http://red.csie.ntu.edu.tw/ANN/index.html

 

課程目標
 
課程要求
 
預期每週課後學習時數
 
Office Hours
 
指定閱讀
 
參考書目
 
評量方式
(僅供參考)
   
課程進度
週次
日期
單元主題
無資料