Warunki uzyskania zaliczenia z ćwiczeń i wykładu
Zasadniczy materiał niezbędny na ćwiczeniach i wykładzie umieszczony jest w
skrypcie. Ponad to w osobnym pliku umieszczone są
informacje o sieciach typu SONN. W miarę możliwości czasowych zawartość jego będzie na bieżąco uaktualniana. Dodatkowo poniżej zamieszczone są programy ilustrujące omawiane na ćwiczeniach zagadnienia.
Wykład
- Wykład 1: Wprowadzenie
- Neuron biologiczny: budowa, rola, zasada działania.
- Rodzaje zadań rozwiązywanych przez sztuczne sieci neuronowe.
- Istotne cechy sztucznych sieci neuronowych.
- Matematyczny model neuronu i jego związek z biologicznym wzorcem.
- Podstawowe architektury sieci neuronowych.
- Czym jest nauka sieci? Podstawowe modele nauki.
- Wykład 2: Koncepcja samouczenia sieci. Sieci Kohonena.
- Zadania rozwiązywane przez sieci samouczące.
- Mechanizm współzawodnictwa i wybrane metryki.
- Istota samoorganizujących map cech.
- Wykład 3: Modyfikacje algorytmów WTA i WTM
- Konsekwencje stosowania określonych metryk (potrzeba normalizacji i problemy jakie z tego mogą wyniknąć).
- Mechanizm zmęczenia neuronów.
- Metoda ,,rival penalized competitive learning''.
- Wykład 4: Modyfikacje algorytmów WTA i WTM
- Algorytm symulowanego wyżarzania
- Metoda ,,neural gas''.
- Metoda ,,growing neural gas''.
- Wyklad 5: reguła perceptronu
- Wyklad 6: zasada wstecznej propagacji błędu
- Wyklad 7: Analiza głównych składowych i reguła Oji (rozdział 18.3 ze skryptu)
- Wyklad 8: Sieci o radialnych funkcjach bazowych (rozdział 19 ze skryptu)
Do przygotowania na wykład 2
- Ze skryptu przeczytać: rozdział 18 i 32.
- Z książki: David Kriesel, ,,A Brief Introduction to Neural Networks'' przeczytać: rozdział III.
- Z książki: Ben Krose, Patrick van der Smagt, ,,An introduction to Neural Networks'' przeczytać: podrozdziały 6.1 oraz 6.2.
- Z książki: Raul Rojas, ,,Neural Networks. A Systematic Introduction'' przeczytać: podrozdziały 5.1, 5.2, 15.1, 15.2.
Do przygotowania na wykład 3 i 4: Modyfikacje algorytmów WTA i WTM
Programy do wykładu
Programy do ćwiczeń (Java 1.6)
Materiały do ćwiczeń
Linki do książek
Poniżej, dla ułatwienia, zamieszczam lokalne linki do książek związanych z sieciami neuronowymi, które bez trudu można znaleźć w sieci.
- David Kriesel, 2007, A Brief Introduction to Neural Networks - powiem krótko: REWELACJA!!! Darmowa książka, która treścia i sposobem jej przedstawienia deklasuje wiele pozycji komercyjnych. Gorąco polecam!
- Ben Krose, Patrick van der Smagt, ,,An introduction to Neural Networks'', The University of Amsterdam, November 1996. (local pdf)
- Raul Rojas, ,,Neural Networks. A Systematic Introduction'', Springer. (local pdf)
- Holk Cruse, ,,Neural Networks as Cybernetic Systems 2nd and revised edition''(net) (local pdf)
- Mark J. L. Orr, ,,Introduction to Radial Basis Function Networks'', Centre for Cognitive Science, University of Edinburg, April 1996. (local pdf)
- Rykaczewski Krzysztof, Systemy rozmyte i ich zastosowania (pdf - oryginal site) (local local)
