Е М Миркес - 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»

НАГРУЗКА

Лекции 32 часа Лабораторные занятия 64 часа Самостоятельная работа 20 часов Всего 116 часов

ПРОГРАММУ 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.

ОСНОВНАЯ ЛИТЕРАТУРА

1. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. — Новосибирск: Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 1996.

2. Миркес Е.М. Нейрокомпьютер. Проект стандарта. Новосибирск: Наука, Сибирская издательская фирма РАН, 1998, 337 С

2. Минский М., Пайперт С. Персептроны. — М.: Мир, 1971. Задания для лабораторных работ

По курсу «Нейроинформатика» студенты выполняют 7 лабораторных работ. Каждая из лабораторных работ преследует свои цели. Все лабораторные выполняются группами по 2–4 человека.

(обратно)

Лабораторная № 1

Цель работы. Целью данной лабораторной работы является демонстрация способности нейронной сети решать неформализованные задачи. Сеть необходимо обучить классификации на два класса по косвенным признакам.

Используемые программы. Лабораторная выполняется на программе clab.

Задание. Данная лабораторная выполняется в несколько этапов.

1. Необходимо выбрать задачу. Примерами таких задач могут служить следующие: «Мужчина/женщина», «Студент/преподаватель», «Студенты живущие дома/в общежитии» и др.

2. Необходимо составить вопросник из 20 косвенных вопросов, по ответам на которые, с точки зрения студента, возможно провести разделение. Список вопросов утверждается преподавателем. Примером косвенного вопроса в задаче «Мужчина/женщина» может служить вопрос «Носите ли Вы дома халат», однако вопросы «Носите ли вы дома юбку» или «Приходится ли Вам по утрам бриться» косвенными считаться не могут.

3. Пронумеровать вопросы по убыванию предполагаемой значимости вопросов для решения задачи.

4. Необходимо проанкетировать не менее 20 человек по составленному вопроснику.

5. На основе анкетирования подготовить файлы Ptn и Pbl в соответствии с --">