Předmět Umělé neuronové sítě (UI / N3042)
Na serveru studentino.cz naleznete nejrůznější studijní materiály: zápisky z přednášek nebo cvičení, vzorové testy, seminární práce, domácí úkoly a další z předmětu UI / N3042 - Umělé neuronové sítě, Filozoficko-přírodovědecká fakulta, Slezská univerzita v Opavě (SU).
Top 10 materiálů tohoto předmětu
Materiály tohoto předmětu
| Materiál | Typ | Datum | Počet stažení |
|---|
Další informace
Obsah
1. Biologický neuron, jeho stavba a funkce, matematický model jednoduchého neuronu a vícevrstvé neuronové sítě. Vlastnosti a použití umělých neuronových sítí.2. Aktivní, adaptivní a organizační dynamika, učící schémata (bez učitele, s učitelem, s posilováním), trénovací a testovací množina, typický průběh učení, problém přeučení sítě.3. Perceptron a perceptronový učící algoritmus, realizace logických funkcí perceptronem, omezené schopnosti jednovrstvých perceptronových sítí.4. Vícevrstvé sítě a algoritmus Backpropagation, metody urychlení učení (nastavování rychlosti učení, moment setrvačnosti, adaptace strmosti).5. Rychlé metody pro učení vícevrstvého perceptronu: metoda konjugovaných gradientů, resilient backpropagation, další metody.6. Heteroasociativní a autoasociativní sítě, topologie, učící algoritmus, sychronní a asychronní aktivní dynamika. Hopfieldův model, stabilita a energetická funkce, kapacita Hopfieldovy paměti.7. Sítě s lokálními neurony, jejich organizační a aktivní dynamika. Třífázové učení, vlastnosti a aplikace, srovnání s vícevrstvým perceptronem.8. Kompetitivní sítě, kvantování vektorů učením, Lloydův algoritmus, Kohonenovo adaptační pravidlo, varianty učení UCL, DCL a SCL.9. Kohonenovy samoorganizační mapy, popis a aplikace, funkce okolí, příklady jednorozměrné a dvourozměrné mapy.10. Sítě ART, principy a výhody, význam funkce ostražitosti.
Získané způsobilosti
Teoretické porozumění tématům obsahového vymezení předmětu. Praktické dovednosti při práci s jednotlivými tématy.
Literatura
http://www.dkriesel.com/en/science/neural_networksNERUDA, R., ŠÍMA, J. Teoretické otázky neuronových sítí. Matfyzpress, Praha, 1996. MARČEK, D. Neuronové sítě a fuzzy časové řady. Opava: SU Opava, 2002. ISBN 80-7248-157-6.HERTZ, J. et. al. Introduction to the Theory of Neural Computation. Addison-Wesley, New York, 1991. SACKS, O. Muž, který si pletl manželku s kloboukem. Praha: Mladá Fronta, 1993.
Požadavky
1. Vypracování individuálního projektu zaměřeného na trénink a testování umělých neuronových sítí.2. Nejméně 50% bodů na písemné zkoušce z celého obsahu předmětu.
Garant
Doc. Ing. Petr SOSÍK, Dr.
Vyučující
Prof. Ing. Dušan MARČEK, CSc.Doc. Ing. Petr SOSÍK, Dr.Mgr. David NOVÁK