«Учебное пособие по курсу «Нейроинформатика»»

КРАСНОЯРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНСТИТУТ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОГО МОЕДЛИРОВАНИЯ СО РАН Миркес Е.М Учебное пособие по курсу НЕЙРОИНФОРМАТИКА Красноярск 2002 Введение Рабочая программа по курсу «Нейроинформатика» НАГРУЗКАЛекции32 часаЛабораторные занятия64 часаСамостоятельная работа20 часовВсего116 часовПРОГРАММУ 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.