Abstract
近幾年，類神經綱路已被廣泛的應用在各個領域，諸如樣型識別、最佳化計算及機器人控制等。相對於它的廣泛應用，研究類神經綱路本身也吸引了許多研究學者的興趣。其中，以研究類神經綱路的學習法則最為大家關心。在本篇論文里，針對類神經綱路中單一知覺器模型，我們提出一個新的監督式學習法則。這個新法則，稱幾何學習法則(GLA) ，是由幾何觀點考慮學習程序而推導出的。推導的步驟是先引進歐幾里德空間上超越平面的概念，研究超越平面與知覺器加權向量的對應關係，而得到學習程序的幾何詮釋。接著，利用幾何論釋在二維空間的直觀幾何意義，推出GLA 的基本型式。最後，再擴展基本型式於多維歐幾里德空間，即一般化的情形，運用同樣的概念，成功的歸納出GLA 的完整形式。分析及實驗結果顯示，GLA 有收斂速度快，穩態誤差小及收斂情形不受初始狀況影響等優點。這篇論文共分五章：第一章是簡介；第二章是類神經綱路簡介；第三章是新的學習法則；第四章是模擬結果；第五章是結論。