А. Назва й адреса
| Вид материала | Документы |
- А. Назва й адреса, 1279.76kb.
- А. Назва й адреса, 4294.6kb.
- А. Назва й адреса, 3000.25kb.
- А. Назва й адреса, 1422.42kb.
- А. Назва й адреса, 3048.13kb.
- Адреса и указатели. Операции получения адреса и косвенной адресации. Отождествление, 124.21kb.
- Адреса и указатели. Операции получения адреса и косвенной адресации. Отождествление, 82.09kb.
- Опитувальник клієнта – фізичної особи-підприємця, 95.84kb.
- Понятие протокола, и связанные с ним понятия, 3193.16kb.
- Міністерства юстиції України в Автономній Республіці Крим вул, 19.85kb.
Реєстрація на курс: дирекція ІнАЕКСУ, ауд.5308, тел.8-0432-59-84-58.
Реєстрація на іспит: з викладачем, персонально чи по телефону.
Мова викладання – українська.
^ Дисципліна: Архітектура та структурна організація нейрокомп’ютерів
Факультет: Функціональної електроніки та лазерної техніки
Статус: Вибірковий
^ Курс: П’ятий
| | Стаціонарне навчання | Вид курсу, години на тиждень |
| Триместр | 14 (ВС) | |
| Лекції (год) | 20 | 2 |
| Практичні заняття (год) | - | - |
| Лабораторні заняття (год) | 20 | 2 |
| КП (КР) трим | | |
| РГР | | |
| СРС (інд. заняття) | 14 | 1,4 |
| Всього (год /кредитів) | 54/1,5 | |
| Іспит (трим) | | |
| Залік (трим) | 14 | |
| КОД: | ВПЦ.04 | |
Лектор: Мартинюк Тетяна Борисівна, к.т.н., доцент
Кафедра Лазерної та оптоелектроної техніки: 21021, м.Вінниця, вул. Хмельницьке шосе, 95, корпус 2, ауд.2152; тел.: 8-0432-59-84-50,
8-0432-59-80-23
^ Мета дисципліни
Вивчення теорії нейромереж, основних концепцій і методів навчання нейромереж, а також у надбанні навичок використання технології налаштування нейромережі та методики розв'язання прикладних задач у нейромережевому базисі..
Програма
Нейрокомп’ютери та їхні можливості. Об'єктивні умови виникнення. Узагальнена структурна схема абстрактного нейрокомп’ютера. Нейрокомп’ютер, машина Фон Неймана, біологічна нейрона система.
Основні положення теорії нейромереж. Біологічний нейрон, його складові. Типи біологічних нейронів. Моделі формальних нейронів. Види функцій активації. Порогові функції. Функція одиничного стрибка. Лінійні функції. Сигмоїдальні функції. Степеневі функції. Класифікація нейронних мереж (НМ). Повнозв'язані НМ. Багатошарові НМ: монотонні, зі зворотніми зв'язками. Слабкозв'язані НМ: з перехресними та латеральними зв'язками.
Математичний опис багатошарових нейромереж. Математичні моделі багатошарових НМ з прямими, перехресними та зворотніми зв'язками. Методика вирішення задач у нейромережевому базисі.
Налаштування нейромереж на розв'язання прикладних задач.
Основні блоки нейрокомп'ютера: нейроімітатор, інтерпретатор, база даних, процесор, менеджер.
Навчання нейромереж. Постановка задачі навчання НМ. Навчання багатошарової НМ без зворотніх зв"язків. Навчання з вчителем. Алгоритм зворотнього розповсюдження илки. Навчання без вчителя.
Елементна база для реалізації нейрокомп'ютерів.Особливості програмованих логічних інтегральних схем (ПЛІС) як елементної бази нейрокомп'ютерів. Особливості цифрових сигнальних процесорів (ЦСПІ як елементної бази нейрокомп'ютерів.
Області ефективного застосування нейрокомп'ютерів.Обробка відеозображень. Задачі комбінаторної оптимізації. Класифікація і кластеризація зразків. Медична діагностика. Розпізнавання мови. Проектування і оптимізація мереж зв'язку. Керування складними динамічними системами. Прогнозування.
Бібліографія.
1. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. Теория и практика: Пер. с англ. - М.: Мир, 1992- 240с.
2. Каллан Р. Основные концепции нейронных сетей: Пер. с англ. - М.: Издат. дом "Вильяме", 2001 - 288 с.
3. Комарцова Л.П., Максимов А.В. Нейрокомпьютеры: Учеб. пособие для вузов. - М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002 - 320 с.
4. Круглов В.В., Борисов В.В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. - М.: Горячая линия- Телеком, 2002.- 382 с.
5. Анил К.Джейн, Жианчанг Мао, Моиуддин К.М. Введение в искусственные нейронные сети // Открытые системы. - 1997.- №4
6. Горбань Л.Н. Обучение нейронных сетей. -М.: СП ПараГраф, 1991.
7. Хехт-Нильсен Р. Нейрокомпьютинг: история, состояние, перспективы// Открытые системы.- 1998.- №4.
8. Медведев B.C., Потемкин В.Г. Нейронные сети. MATLAB 6. - М.: ДИАЛОГ -МИФИ, 2002.- 496 с.
9. Логовский А.С. Зарубежные нейропакеты: оояремсвшг состошнкн сравнительные характеристики // Нейрокомпьютер.- 199& - J& I
10. Нейрокомпьютеры и интеллектуальные роботы Под ред.Н.М. Амосова. - 1C: Наук, думка, 1991.
Методи оцінювання
Протягом 10 тижнів триместру студент повинен виконати і захистити 8 лабораторних робіт та скласти тест-колоквіум на 10-му тижні.
Оцінки знань формуються на підставі рейтингових балів, які студент отримує на протязі триместру за результатами тест-колоквіуму і захисту лабораторних робіт. На базі цих оцінок студент або отримує оцінку з заліку, або складає його на загальних підставах.
Залік складається письмово. Завдання містять три теоретичних питання. Тест-колоквіум складається з трьох теоретичних питань.
Письмовий тест-колоквіум розрахований на 10 хвилин роботи, залік розрахований на 90 хвилин роботи.
Передумови
Необхідні знання зі системотехніки оптоелектронних та лазерних систем, комп’ютерного моделювання пристроїв і технологій в оптоелектроніці, оптоелектронних інтелектуальних систем, нових інформаційних технологій обробки, аналізу та розпізнавання зображень.
^ Методичне забезпечення
Видаються: програма та контрольні питання по всіх розділах курсу, навчальні посібники, конспекти лекцій та лабораторні практикуми як у друкованому варіанті так і електронному (на сайті курсу).
Індивідуальна робота:
Особливості нейромереж.
Формалізація задач, що вирішуються на нейрокомп'ютері.
Особливості біологічної нейронної системи.
Двовимірні багатошарові НМ.
Гомогенні та гетерогенні НМ. Бінарні та аналогові НМ.
Синхронні та асинхронні НМ. Формовані, навчальні та комбіновані НМ.
Етапи розробки НМ.
Технологія налаштування нейромережі. Налаштування нейронів прихованих шарів НМ.
Програмна емуляція нейрокомп'ютерів.
Загальні відомості про програми моделювання НМ.
Класифікація нейроімітаторів.
Характеристики сучасних нейропакетів.
Гібридні нейромережі: інтеграція нейромережевих і нечітких систем.
^ Екзаменаційна методика: залік.