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演算法和人工智慧： 103
認知運算和深度學習

(2) 重新使用 (reuse)：

指由案例庫中所擷取出的解，它重複使用在案例中的
資訊來解決問題。

(3) 修正 (revise)：
如何從過去案例找到相似度最高與具有代表性的案例
的過程。也就是說先擷取出相似度最高的解，再經由

擷取比對過程可找出與使用者查詢主題有相關性的案
例。

(4) 保留 (retain)：
經過修正、確定後的案例，將所找出相似度較高的案

例以及與競爭對手的相關資料比較，然後將該案例儲
存至案例庫內，以便下次重新使用。

類神經網路演算法

再茲以上述類神經網路演算法說明如下：
人類智慧的源頭是由神經受刺激後學習而來，所以神經網
路是以人造神經元的模型來建構，它會學習人工智慧模擬人腦

中細胞的功能，也就是它在神經元受刺激後便會啟動一個開關
來產生作用，而這開關裡中有每個神經元都有「開」與「關」
的動作，這就如同電腦中的數位 0 和 1 一樣。它包括類神經網
路 (Artificial Neural Network，ANN) 及調適性網路模糊推論
系統 (Adaptive Network-Based Fuzzy Inference System，ANFIS)

等方法，神經網路是由一些計算線路連結，其中會以權重係數
代表連結強度，進而決定神經網路的行為，所以此權重係數是
關鍵所在，因此它衍生了許多計算權重係數方法。在類神經網