Semestr letni 2009/10
Semestr letni 2010/11
Sztuczne sieci neuronowe (p. obieralny) PI_SO1204
Treści programowe:
1 Wprowadzenie do sztucznych sieci neuronowych
2 Reguły uczenia sztucznych sieci neuronowych. Sieci neuronowe jednokierunkowe
3 Algorytmy optymalizacji. Algorytmy doboru współczynnika uczenia. Właściwości uogólniające sieci. Dobór struktury sieci.
4 Ocena jakości sieci neuronowej; Wprowadzenie do sieci RBF.
5 Sieci RBF; Probabilistyczne sieci neuronowe PNN.
6 Sieci rekurencyjne: sieć Hopfielda
7 Sieci samoorganizujące się na zasadzie współzawodnictwa
8 Sieci samoorganizujące się (Gaz neuronowy; Rosnący gaz neuronowy). Egzamin zerowy.
Efekty kształcenia:
Umiejętność analizy danych (klasyfikacja, regresja) oraz problemów optymalizacji przy użyciu sztucznych sieci neuronowych - właściwy dobór typu i architektury sieci.
Znajomość różnych modeli sieci neuronowych i sposobu ich działania. Świadomość ograniczeń związanych w wykorzystaniem sieci neuronowych.
Rodzaj przedmiotu
Koordynatorzy przedmiotu
Literatura
a) podstawowa:
Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza RM, Warszawa 1993
Żurada J., Barski M., Jędruch W.: Sztuczne sieci neuronowe, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa 1996
Osowski S.: Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym, Wydawnictwo Naukowo-Techniczne, Warszawa 1996
b) uzupełniająca:
Hertz J., Krogh A., Palmer R.G.: Wstęp do teorii obliczeń neuronowych, Wydawnictwa Naukowo-Techniczne, Warszawa, 1993
Korbicz J., Obuchowicz A., Uciński D.: Sztuczne sieci neuronowe. Podstawy i zastosowania, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ, Warszawa 1994
Mastorakis N. E.(ed) Advances in neural networks and applications, World Scientific and Engineering Society Press, 2001.