Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика» - Е М Миркес

Бесплатно читаем книгу Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика» - Е М Миркес без сокращений! Чтобы читать полную версию, не нужна регистрация на сайте. Помните, что чтение доступно как на компьютере, так и на Андроиде, Айфоне и любом другом телефоне.
Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика» - Е М Миркес

Е М Миркес - Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика» о чем книга


Данное учебное пособие подготовлено на основе курса лекций по дисциплине «Нейроинформатика», читавшегося с 1994 года на факультете Информатики и вычислительной техники Красноярского государственного технического университета.Несколько слов о структуре пособия. Далее во введении приведены учебный план по данному курсу, задания на лабораторные работы. Следующие главы содержат одну или несколько лекций. Материал, приведенный в главах, несколько шире того, что обычно дается на лекциях.

Читать онлайн бесплатно Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика», автор Е М Миркес


Введение

Рабочая программа по курсу «Нейроинформатика»

НАГРУЗКА
Лекции32 часа
Лабораторные занятия64 часа
Самостоятельная работа20 часов
Всего116 часов
ПРОГРАММУ СОСТАВИЛИ:

д.ф.-м.н., профессор А.Н. Горбань,

д.т.н., доцент Е.М. Миркес

к.ф.-м.н., доцент Н.Ю. Сиротинина

ЦЕЛИ И ЗАДАЧИ КУРСА

Цель преподавания дисциплины:

• ознакомить студентов с новой перспективной областью информатики;

• научить студентов квалифицированно использовать аппарат нейронных сетей для решения прикладных задач;

• подготовить студентов к появлению на рынке нейрокомпьютеров.

В результате изучения дисциплины студенты должны:

• знать базовые модели нейронов и нейронных сетей;

• владеть основными парадигмами построения нейронных сетей для решения задач: Сети Кохонена, сетчатки Хопфилда, сети обратного распространения ошибки;

• владеть основными принципами решения прикладных задач распознавания образов, диагностики, управления с помощью нейронных сетей;

• иметь основные представления о структуре мозга и биологических нейронных сетях;

СОДЕРЖАНИЕ КУРСА

Тема 1. Введение. 2 часа

Предмет и задачи курса. Отличия нейрокомпьютеров от компьютеров фон Неймана. Задачи, решаемые в настоящее время с помощью нейронных сетей. Основные направления в нейроинформатике. Очерк истории нейроинформатики.

Тема 2. Сети естественной классификации. 4 часа

Задача естественной классификации. Основные методы решения. Метод динамических ядер и сети Кохонена.

Тема 3. Сети ассоциативной памяти. 6 часов

Сети Хопфилда и их обобщения. Инвариантная обработка изображений (по отношению к переносам, поворотам). Ассоциативная память.

Тема 4. Сети, обучаемые методом обратного распространения ошибки. 16 часов

Идея универсального нейрокомпьютера. Выделение компонентов универсального нейрокомпьютера. Задачник. Методы предобработки. Нейронная сеть (быстрое дифференцирование и метод двойственности). Оценка и интерпретатор ответа. Учитель. Контрастер. Логически прозрачные нейронные сети и получение явных знаний из данных.

Тема 5. Персептрон Розенблатта. 4 часа

Правило Хебба. Персептрон и его обучение. Ограничения и возможности персептрона.

ОСНОВНАЯ ЛИТЕРАТУРА

1. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. — Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 1996.

2. Миркес Е.М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта. Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998, 337 С

2. Минский М., Пайперт С. Персептроны. — М.: Мир, 1971. Задания для лабораторных работ

Вы автор?
Жалоба
Все материалы размещаются на сайте его пользователями.
Если Ваша книга была опубликована без Вашего ведома и/или без Вашего согласия, пожалуйста, напишите нам, и мы в срочном порядке примем меры.