Рабочая программа дисциплины “Нейронные сети и нейрокомпьютеры” Для подготовки дипломированных специалистов по направлению
| скачать Министерство образования Российской Федерации Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет “ЛЭТИ” РАБОЧАЯ ПРОГРАММА дисциплины “Нейронные сети и нейрокомпьютеры” Для подготовки дипломированных специалистов по направлению: 657100 – “Прикладная математика” по специальности 073000 – “Прикладная математика”. Санкт-Петербург 2001 Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет “ЛЭТИ” “УТВЕРЖДАЮ” Проректор по учебной работе проф. ___________ Ушаков В.Н. “_____”_______________2001 г. ^ дисциплины “Нейронные сети и нейрокомпьютеры”
Факультет компьютерной техники и информатики Кафедра математического обеспечения ЭВМ Курс – 5 Семестр – 10
2001 Рабочая программа обсуждена на заседании кафедры математического обеспечения и применения ЭВМ “____”_______________2001 г., протокол №______. Рабочая программа составлена в соответствии с государственным образовательным стандартом по направлению 657100 –“Прикладная математика” и специальности 073000 -“Прикладная математика Рабочая программа согласована с рабочими программами изученных ранее дисциплин: 1)Теория вероятностей и математическая статистика 2)Анализ и интерпретация данных Рабочая программа одобрена методической комиссией факультета компьютерных технологий и информатики “____”_____________2001г. ^
^ В результате изучения дисциплины студенты должны: - знать основные принципы организации информационных процессов в нейрокомпьютерных системах; основные архитектуры нейрокомпьютерных систем и области их применения; основные способы и правила обучения нейрокомпьютерных систем; - иметь навыки разработки и реализации программных моделей нейрокомпьютерных систем; уметь делать оценки и сравнивать качество обучения и функционирования различных моделей нейрокомпьютерных систем. Иметь представление о современных достижениях в области разработки и коммерческом использовании нейрокомпьютерных систем и нейрокомпьютеров. ^ Тема 1. Введение в нейронные вычисления Предмет дисциплины, её структура и содержание. Биологические нейронные сети. Особенности биологических вычислительных систем в отличие от искусственных с традиционной архитектурой. Некоторые задачи, решаемые с помощью искусственных нейронных сетей (ИНС). Очерк истории нейроинформатики. ^ Основные определения для ИНС. Нейронная сеть. Межнейронные связи. Искусственный нейрон. Постановка задачи обучения ИНС. Классификация законов и способов обучения. Архитектуры ИНС ^ Однослойный персептрон. Представляемость персептрона. Проблема “Исключающее ИЛИ”. Преодоление ограничения линейной разделимости. Обучение персептрона. Дельта-правило. Проблемы обучения персептрона. Адаптивный линейный элемент. Закон обучения Уидроу. Сходимость алгоритма Уидроу. ^ Линейный ассоциатор. Закон обучения Хебба. Рекуррентные ассоциативные сети. Сеть Хопфилда. Алгоритм функционирования сети Хопфилда, емкость памяти. Сеть “Brain State in a Box”. Двунаправленная ассоциативная память. Стохастическое обучение. Машина Больцмана. ^ Задача преобразования данных. Классы сетей преобразования данных. Теорема Колмогорова. Сеть обратного распространения ошибки. Закон обучения Backpropagation. Радиальная базисная функция. Самоорганизующиеся карты Кохонена. Закон обучения Кохонена. Звезды Гроссберга. Закон обучения Гроссберга. Сеть встречного распространения. Обучение соревнованием, фильтрацией. ИНС для пространственно-временной обработки сигнала. ^ “Проклятие размерности”. Избыточность входных данных. Генетические алгоритмы. Отбор входных данных для обучения сети с помощью генетических алгоритмов. ^ Проблемы реализации ИНС. Методы реализации ИНС. Нейрокомпьютеры. Основные характеристики нейрокомпьютеров. Заключение. ^
Распределение учебных часов по темам и видам занятий
^ В течение семестра проводятся зачеты по теоретическим вопросам, исследуемым в рамках лабораторных работ. Вопросы к зачету студенты получают вместе с заданием на очередную лабораторную работу. После выполнения лабораторной работы и защиты отчета им предлагается сдать зачет по теоретическим вопросам. По результатам зачетов по 7 лабораторным работам выставляется общая оценка, которая и является итоговой оценкой текущего контроля. ^
ЛИТЕРАТУРА Основная
Дополнительная
| ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Ваша оценка этого документа будет первой.
Ваша оценка: 