| 課程摘要 | |
|---|---|
| 第一週 (9/24) | 簡介、認知與學習、課程要求 |
| 第二週 (10/8) | 發展歷史、神經細胞模型、簡單分類網路 (Percepton, Hamming Network, Hopfield) |
| 第三週 (10/15) | Perceptron Learning Rule, MATLAB introduction, 作業一 |
| 第四週 (10/22) | Proof for convergence of Perceptron Learning Rule, Vector Spaces |
| 第五週 (10/29) | Vector Spaces: Vector Expansion, Linear Transformation, 作業二 |
| 第六週 (11/05) | Supervised Hebbian Learning |
| 第七週 (11/12) | midterm, Performance Surfaces |
| 第八週 (11/19) | Performance Optimization |
| 第九週 (11/26) | Widraw-Hoff Learning |
| 第十週 (12/3) | Backpropagation and its variations |
| 第十一週 (12/10) | Associative Learning and Competitive Networks |
| 第十二週 (12/17) | Grossberg Network |
| 第十三週 (12/24) | Adaptive Resonance Theory (ART) |
| 第十四週 (12/31) | Stability |
| 第十五週 (1/7) | Hopfield Network |
| 第十六週 (1/14) | final |
