類神經網路之應用 Application
類神經網路的應用可分為以下四大類：
| 類別 | 訓練範例 | 學到什麼、怎麼用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 一、監督式應用 | 有輸入值，也有對應的輸出值 | 學習輸出變數與輸入變數的關係，再依新案例的輸入推論其輸出 | 疾病診斷、股價預測、系統鑑別 |
| 二、非監督式應用 | 只有輸入值 | 學習輸入變數的聚類規則，再判斷新案例屬於哪一類；可作為監督式應用的前端處理 | 資料分群（補充） |
| 三、聯想式應用 | 完整的範例 | 學習範例的內在記憶規則，對只有不完整狀態變數的新案例，推論出完整的狀態變數 | 以小時候的照片訓練、用長大後的照片辨識；資料擷取、雜訊過濾 |
| 四、最佳化應用 | — | 決定問題的設計變數，在滿足設計限制下使設計目標達到最佳 | 排程、路徑規劃（補充） |
（補充）本課程接下來介紹的感知器與倒傳遞網路都屬於監督式：訓練時必須提供目標輸出。在控制上，監督式網路常用來做系統鑑別（用量測的輸入輸出資料學出受控體模型）與學習既有控制器的行為。