注音產生器的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列線上看、影評和彩蛋懶人包

類神經網路監督式演算模式及其應用

為了解決注音產生器的問題，作者謝志明 這樣論述：

隨著電腦硬體科技之蓬勃發展與認知科學、生物科學、社會科學等之日益成熟，以及傳統人工智慧技術已遭遇瓶頸，難以突破的同時，類神經網路(artificial neural networks)又再度受到重視，由於類神經網路的運算模式具有分散式平行處理(distributed parallel processing)、學習(learning)、高度容錯(fault tolerance)等特性，因此已成為發展人工智慧系統的重要技術。本文所探討的是有關學習演算法(learning algorithms)的部份，而一般的學習演算法根據其學習的方式，可分為監督式(supervised)及非監督式(unsupe

rvised)兩種；若根據學習資料的性質區分，則可分為二元(binary)資料與連續(continuous)資料。在本文中介紹一種改良式的監督式二元學習模式(supervised binary learning model)。 在監督式二元學習模式下，Perceptron是最早被廣泛應用的學習模式；但它只能解決線性可分割(linearly separable)的問題，無法解決類似XOR等線性不可分割(linearly nonseparable)的問題。後來逆傳遞(backpropagation)模式利用隱藏單元(hidden unit)來解決這個問題﹐雖然已證明其收斂性(c

onvergence)，但仍然無法證明其學習是否成功。因此本文以功能連結單元(functional link units)為基礎，提出一個改良式的學習架構與演算法，並以代數方法證明此演算法的學習必然成功。此學習演算法不但具有學習一定成功的特性，而且可以累積學習經驗，亦即有新的學習範例輸入時，已訓練過的範例並不需要重新學習。 雖然改良式學習演算法的功能連結單元具有上述良好的特性，但在訓練範例很多時，功能連結單元個數也會隨著快速增加，整體的執行效率便隨之下降；如果可以判斷出那些訓練範例是線性不可分割，再針對這些訓練範例增加功能連結單元，則功能連結單元的個數便可以降到最低。因此本

文中提出一個判斷訓練範例是否為線性分割的方法，並證明此方法的正確性。 本文的後面幾個章節中敘述有關改良式學習演算法的應用。在赫序函數方面，使用傳統的最佳赫序函數(perfect hashing function)，必須針對資料的鍵值做複雜的分析，還未必能找出鍵值的特性。利用改良式的學習演算法可以自動歸納出鍵值的特性，不需要對資料的鍵值做任何複雜的分析，就可以得到任意鍵值的最佳完美赫序函數(minimal perfect hashing function)。因此﹐在中文注音壓縮的應用上，顯得更有效率。在布林函數產生器(boolean function generator)以及

電腦輔助教學中因數分解(factorization)的應用方面也都有詳細的描述。