• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
2019/2020

Теория нейронных сетей

Язык: русский

Программа дисциплины

Аннотация

Дисциплина Теория нейронных сетей является первой дисциплиной майнора Нейросетевые технологии, предназначена для студентов второго курса бакалавриата. Дисциплина ставит своей целью ознакомить студентов с устройством искусственных и естественных нейронных сетей, способами их обучения. В первом модуле рассматривается устройство базовых типов искусственных нейронных сетей: персептрона, радиально-базисные, СМАС, сверточные, рекуррентные, самоорганизующиеся и др. Во втором модуле изучается физиология нейрона, механизмы мозга, речевой и зрительный анализатор. Дисциплина является основой для последующих дисциплин майнора, курсовых и дипломных работ.
Цель освоения дисциплины

Цель освоения дисциплины

  • Приобретение базовых знаний об архитектурах искусственных нейронных сетей, методах их обучения, проверки.
  • Приобретение базовых знаний об устройстве мозга, физиологии биологического нейрона, устройстве зрительного и речевого анализатора
Результаты освоения дисциплины

Результаты освоения дисциплины

  • Знает основные виды искусственных нейронных сетей, способы их обучения.
  • Знает основные механизмы работы мозга
  • Умеет рассчитывать градиент сложной функции и применять градиентные методы для настройки нейронных сетей
Содержание учебной дисциплины

Содержание учебной дисциплины

  • Основные понятия теории искусственных нейронных сетей.
    Понятие искусственного нейрона, его структура, виды нейронов. Понятие нейронной сети, типы связей между нейронами. Виды нейронных сетей, их архитектуры. Персептрон, радиально-базисная сеть, сеть СМАС, самоорганизующаяся карта Кохонена, рекуррентные сети. Методы настройки (обучения) нейронных сетей. Обучение с учителем и самообучение, обучение с подкреплением. Градиентные методы обучения, его модификации, обратное распространение ошибки. Виды функций ошибки. Требования к обучающим и тестовым множествам. Методика синтеза нейронных сетей. Некоторые сведения об оптимизации структуры и параметров нейронных сетей. Matlab Neural Network Toolbox.
  • Основы биологических нейронных сетей
    Механизмы мозга: кора, гиппокамп, таламус. Физиология нейрона. Речевой анализатор человека. Артикуляторные органы человека. Зрительный анализатор. Грубый и тонкий каналы обработки информации. Формализм искусственных нейронных сетей на основе нейроподобных элементов с временной суммацией сигналов. Гиппокамп. Ламель гиппокампа. Поле СА3.
Элементы контроля

Элементы контроля

  • Контрольные вопросы по лекциям (неблокирующий)
    Контрольные вопросы по лекциям. Регулярные тесты по материалам прошедших лекций. Не менее 4 раз за дисциплину. Возможно проведение онлайн. Разрешено использование только собственных записей и материалов в ЛМС. Пересдаче не подлежит. При пропуске по уважительной причине можно сдать на следующем занятии. Пропуск по неуважительной причине оценивается в 0 баллов. За каждый тест выставляется 10 бальная оценка, общая оценка КВЛ считается как среднее арифметическое от всех полученных оценок за тесты, округляется по стандартным правилам.
  • Контрольные задания по практической работе (неблокирующий)
    Контрольные задания по практической работе. Регулярные задания по теме практических занятий. Не менее 4 раз за дисциплину. Разрешенные источники указываются преподавателем для каждого задания. Пересдаче не подлежит. При пропуске по уважительной причине можно сдать на следующем занятии. Пропуск по неуважительной причине оценивается в 0 баллов. За каждое задание выставляется 10 бальная оценка, общая оценка считается как среднее арифметическое от всех полученных оценок, округляется по стандартным правилам.
  • Модульная контрольная работа (неблокирующий)
    Модульная контрольная работа. Проводится в конце 1 модуля по пройденным материалам. В виде теста и\или расчетной (практической) части. Не более 2 ак. час. Может проводиться онлайн. Пересдаче не подлежит. При пропуске по уважительной причине можно сдать, по решению преподавателя, на одном из последующих занятий. Пропуск по неуважительной причине оценивается в 0 баллов. Оценка 10-бальная. Оценивается качество ответов на вопросы тестов и выполнения практического задания.
  • Домашнее задание (неблокирующий)
    Домашнее задание. Презентация (устный доклад) по выбранной и согласованной теме на 15-20 минут. Пересдаче не подлежит. Проводится на любом семинаре по выбору студента и согласованию с преподавателем. Оценка 10-бальная. Оценивается качество доклада, актуальность и сложность темы, качество ответов на вопросы.
  • Экзамен (неблокирующий)
    Экзамен (письменный). В виде теста и\или расчетной (практической) части. Проводится в сессию (2 модуль). Не более 2 ак. час. Разрешено использование собственных записей, материалов размещенных в ЛМС. Оценка 10-бальная. Оценивается качество ответов на вопросы тестов и выполнения практического задания.
Промежуточная аттестация

Промежуточная аттестация

  • Промежуточная аттестация (2 модуль)
    0.4 * Домашнее задание + 0.1 * Контрольные вопросы по лекциям + 0.2 * Контрольные задания по практической работе + 0.1 * Модульная контрольная работа + 0.2 * Экзамен
Список литературы

Список литературы

Рекомендуемая основная литература

  • Нейрокомпьютеры : учеб. пособие для вузов, Комарцова Л. Г., Максимов А. В., ISBN: 5-7038-2554-7, 2004
  • Нейронные сети : полный курс, Хайкин С., Куссуль Н. Н., Шелестова А. Ю., ISBN: 978-5-84590-890-2, 2006
  • Основы нейрофизиологии : учеб. пособие для вузов, Шульговский В. В., ISBN: 5-7567-0134-6, 2002