は非常に似ているような気がする。どちらも最適化技法だし、ニューラルネットの重み付けと選択・交叉・突然変異の過程は対応づけられそうだし、教師信号による重み変えは適応淘汰に対応していそう。また、局所最適解に陥ってしまうところも似ている。数学的…

ニューラルネットは、従来の人工知能が不得意としている分野、すなわちパターン理解、音声認識、類推、連想などを得意としているが、人工知能が得意としている記号処理は不得意と言われる。よって、従来の記号処理中心の人工知能とニューラルネットは相補的…

のプログラムを書いた。最も単純化をしたもの。データ構造をどういうふうに書くかなどよく理解できた。あとは、他のニューラルネットも同じような形で書くことができるし、実験もできると思う。GUIを使ったパターン認識も少し拡張するだけでできる（かもしれ…