rpd000001622 (1009945), страница 2
Текст из файла (страница 2)
- 28. Свойства сети Хопфилда (6.4).
- 29. Сеть Хэмминга (6.5).
- 30. Двунаправленная ассоциативная память (6.6). Емкость памяти (6.7).
- 31. Проблема стабильности-пластичности в ИНС (7.1).
- 32. Архитектура АРТ (7.2).
- 33. Функционирование и обучение сети АРТ (7.3).
- 34. Теоремы АРТ (7.4).
- 35. Проблемы реализации ИНС (8.1).
- 36. Нейрокомпьютеры (8.2).
- 37. Основные направления реализации нейросетей (8.3).
- 38. Программная реализация нейросетей (8.4).
- 39. Основные функциональные возможности программ моделирования нейросетей (8.5).
- 40. Модель процессорного элемента NeuralWorks (8.6).
- 41. Реализация ИНС аппаратными средствами (8.7).
- 42. Оценка производительности нейрокомпьютеров (8.8).
- 43. Аппаратная реализация на примере нейрочипа NeuroMatrix NM6403 (8.9).
- 44. Реализация ИНС на ПЛИС (8.10).
- 45. Этапы конструирования ИНС (9.1).
- 46. Предварительный выбор архитектуры сети (9.2).
- 49. Выбор оптимальной структуры сети (9.3).
- 50. Методы редукции сети (9.4).
- 51. Методы наращивания сети (9.5).
- 52. Подбор обучающих выборок (9.6).
- 53. Устойчивость сети Хопфилда (6.2).
-
Лекции
| № п/п | Раздел дисциплины | Объем, часов | Тема лекции | Дидакт. единицы |
| 1 | 1.1.Принципы организации и функционирования искусственных нейронных сетей (ИНС). | 2 | История развития нейронных сетей. Определение ИНС. Типовые постановки задач, решаемых ИНС, и области их применения. | 1, 2, 3 |
| 2 | 1.1.Принципы организации и функционирования искусственных нейронных сетей (ИНС). | 2 | Основы ИНС: биологический прототип, модель искусственного нейрона. Классификация нейронных сетей. Основные парадигмы нейронных сетей. | 4, 5, 6, 7, 8 |
| 3 | 1.2.Персептроны. | 2 | Персептроны. | 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 |
| 4 | 1.3.Сети с обратным распространением ошибки. | 2 | Сети с обратным распространением ошибки. | 16, 17, 18, 19 |
| 5 | 1.4.Сети встречного распространения. | 2 | Сети встречного распространения. | 20, 21, 22 |
| 6 | 1.5.Стохастические методы обучения. | 2 | Стохастические методы обучения. | 23, 24, 25 |
| 7 | 1.6.Ассоциативные сети. | 2 | Сеть Хопфилда. | 26, 53, 27, 28 |
| 8 | 1.6.Ассоциативные сети. | 2 | Сеть Хэмминга. | 29 |
| 9 | 1.6.Ассоциативные сети. | 2 | Двунаправленная ассоциативная память. | 30 |
| 10 | 1.7.Адаптивная резонансная теория (АРТ). | 2 | Структура сети АРТ. | 31, 32 |
| 11 | 1.7.Адаптивная резонансная теория (АРТ). | 2 | Этапы функционирования сети АРТ. | 33, 34 |
| 12 | 1.8.Реализация ИНС. | 2 | Проблемы реализации ИНС. | 35, 36, 37 |
| 13 | 1.8.Реализация ИНС. | 2 | Программная реализация ИНС. | 38, 39, 40 |
| 14 | 1.8.Реализация ИНС. | 2 | Аппаратная реализация ИНС. | 41, 42, 43 |
| 15 | 1.8.Реализация ИНС. | 2 | Реализация ИНС на ПЛИС. | 44 |
| 16 | 1.9.Конструирование нейронных сетей. | 2 | Этапы конструирования ИНС. Проблемы выбора оптимальной архитектуры и методы решения. | 45, 46, 49, 50, 51 |
| 17 | 1.9.Конструирование нейронных сетей. | 2 | Проблемы выбора обучающих выборок. | 52 |
| Итого: | 34 | |||
-
Практические занятия
| № п/п | Раздел дисциплины | Объем, часов | Тема практического занятия | Дидакт. единицы |
| Итого: | ||||
-
Лабораторные работы
| № п/п | Раздел дисциплины | Наименование лабораторной работы | Наименование лаборатории | Объем, часов | Дидакт. единицы |
| 1 | 1.3.Сети с обратным распространением ошибки. | Моделирование и исследование сетей обратного распространения | 4 | 16, 17, 18, 19 | |
| 2 | 1.4.Сети встречного распространения. | Моделирование и исследование сетей встречного распространения | 4 | 20, 21 | |
| 3 | 1.6.Ассоциативные сети. | Моделирование и исследование сетей Хэмминга | 4 | 29 | |
| 4 | 1.6.Ассоциативные сети. | Моделирование и исследование двунаправленной ассоциативной памяти | 4 | 30 | |
| Итого: | 16 | ||||
-
Типовые задания
| № п/п | Раздел дисциплины | Объем, часов | Наименование типового задания |
| Итого: | |||
-
Курсовые работы и проекты по дисциплине
-
Рубежный контроль
-
Промежуточная аттестация
1. Зачет с оценкой
Прикрепленные файлы:
Вопросы для подготовки к экзамену/зачету:
1.История развития нейронных сетей. Определение нейронной сети, достоинства и недостатки, свойства ИНС.
2.Основные постановки задач, решаемых нейронными сетями. Области применения.
3.Основы ИНС. Биологический прототип. Искусственный нейрон. Функции активации.
4.Классификация нейронных сетей. Парадигмы нейронных сетей.
5.Персептрон. Персептронная представляемость.
6.Обучение персептрона.
7.Сеть обратного распространения (алгоритм обучения).
8.Разновидности сетей обратного распространения. Трудности обучения сети обратного распространения.
9.Сеть встречного распространения. Структура сети. Обучение слоев Кохонена и Гроссберга.
10.Сеть встречного распространения. Предварительная обработка входных векторов. Выбор начальных значений весовых коэффициентов.
11.Обобщенная структура сети встречного распространения.
12.Стохастические методы обучения. Больцмановское обучение.
13.Стохастические методы обучения. Обучение Коши.
14.Комбинированный метод обратного распространения и обучения Коши.
15.Сеть Хопфилда. Свойства сети.
16.Сеть Хэмминга.
17.Двунаправленная ассоциативная память.
18.Адаптивная резонансная теория. Архитектура сети. Теоремы АРТ.
19.Адаптивная резонансная теория. Этапы функционирования сети.
20.Нейрокомпьютер. Основные направления реализации нейросетей. Оценка производительности нейрокомпьютеров.
21.Программная реализация нейросетей на примере модели процессорного элемента NeuralWorks.
22.Архитектура нейрочипа NeuroMatrix NM6403.
23.Многопроцессорные системы на основе нейрочипа NeuroMatrix NM6403.
24.Основные функциональные возможности программ моделирования НС.
25.Реализация нейронных сетей на ПЛИС.
26.Конструирование нейронных сетей.
-
УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКОЕ И ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
а)основная литература:
1.Чебатко М.И. Конспект лекций по курсу «Нейрокомпьютерные системы» (в электронном виде). – МАИ, 2007.
2.Чебатко М.И. Лабораторные работы по курсу «Нейрокомпьютерная техника» (в электронном виде). – МАИ, 2007.
б)дополнительная литература:
1.Галушкин А.И. Нейронные сети: основы теории. – М., Горячая линия – Телеком, 2010. – 480 с.
2.Хайкин С. Нейронные сети: полный курс, издание 2-е. — М.: «Вильямс», 2006. — 985 с.
в)программное обеспечение, Интернет-ресурсы, электронные библиотечные системы:
1.http://www.intuit.ru/department/ds/neuronnets Интернет университет информационных технологий. Лекции по нейронным сетям.
2.http://www.chipinfo.ru/literature/chipnews/200006/24.html Шахнов В., Власов А., Кузнецов А., Поляков Ю. Нейрокомпьютеры архитектура и реализация. Часть 2. Элементная база нейровычислителей.
3.http://www.neuralnetworks.ultranet.ru Центр информации по нейронным сетям.
4.http://bookfi.org Электронная библиотека.
5.http://www.neuralware.com Сайт фирмы-производителя пакета NeuralWorks.
-
МАТЕРИАЛЬНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ДИСЦИПЛИНЫ
1. Лабораторные работы
a. Учебная лаборатория кафедры 304, оснащенная персональными компьютерами на 25 рабочих мест
2. Прочее
a. рабочее место преподавателя, оснащенное компьютером с доступом в Интернет,
b. рабочие места студентов, оснащенные компьютерами с доступом в Интернет, предназначенные для работы в электронной образовательной среде.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
