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    題名: On the Effectiveness of Integrating Probabilistic Neural Networks with Influence Diagrams
    其他題名: 論整合神經網路和影響圖的效能
    作者: 曾敏烈
    貢獻者: 工學院
    關鍵詞: neural networks
    influence diagrams
    complexity
    日期: 2002-06-01
    上傳時間: 2012-05-09 14:53:22 (UTC+8)
    摘要: 眾所皆知,神經網路(Neural Networks)具有良好的學習能力、錯誤容忍力、以及大量的平行處理能力;但是,欠缺推論和解釋能力。本研究旨在結合影響圖(Influence Diagrams)的經濟、效率和彈性,爲神經網路提供較接近人類的推論和解釋能力。特別是,此整合網路在降低神經網路結構複雜性和推論上的複雜性(Complexity),具有很好的效能。

    Although neural networks indeed offer important new approaches to information processing, it is now a general trend to incorporate conventional computer methodologies for inferences and explanations in the hope of getting closer to human performance. In this study, we propose influence diagrams as a means of not only providing probabilistic inference but also reducing system complexity.
    關聯: 華岡工程學報 16期 p.27 -53
    顯示於類別:[工學院] 學報-華岡工程學報

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