Logo ČVUT
ČESKÉ VYSOKÉ UČENÍ TECHNICKÉ V PRAZE
STUDIJNÍ PLÁNY
2024/2025

Neuronové sítě 2

Přihlášení do KOSu pro zápis předmětu Zobrazit rozvrh
Kód Zakončení Kredity Rozsah Jazyk výuky
818NES2 Z 2 1+1 česky
Garant předmětu:
Kateřina Horaisová
Přednášející:
Kateřina Horaisová
Cvičící:
Kateřina Horaisová
Předmět zajišťuje:
Katedra softwarového inženýrství
Anotace:

Druhý modul je orientován nejprve na vícevrstvé neuronové sítě a následně na samoorganizující se umělé neuronové sítě. Pro jejich realizaci se vychází z biologického kontextu, shlukové analýzy a analýzy hlavních komponent. Samoorganizace je diskutována jak ve vektorovém tak v metrickém prostoru.

Požadavky:

Základní znalosti z lineární algebry.

Osnova přednášek:

1. Vícevrstvý perceptron, univerzální aproximace, zpětné šíření.

2. Vektorový prostor s Minkowského metrikou.

3. Metrický prostor textových řetězců.

4. Shluková analýza ve vektorovém prostoru.

5. Shluková analýza v metrickém prostoru.

6. Samoorganizace, vzory, etalony.

7. SOM jako rozšíření shlukové analýzy.

8. Topologie SOM, SOM jako zobrazení.

9. Kohonenovo učení SOM.

10. Učení SOM v metrickém prostoru.

11. Tradiční analýza hlavních komponent.

12. Úvod do hlubokého učení.

Osnova cvičení:

1. Vícevrstvý perceptron, univerzální aproximace, zpětné šíření.

2. Vektorový prostor s Minkowského metrikou.

3. Metrický prostor textových řetězců.

4. Shluková analýza ve vektorovém prostoru.

5. Shluková analýza v metrickém prostoru.

6. Samoorganizace, vzory, etalony.

7. SOM jako rozšíření shlukové analýzy.

8. Topologie SOM, SOM jako zobrazení.

9. Kohonenovo učení SOM.

10. Učení SOM v metrickém prostoru.

11. Tradiční analýza hlavních komponent.

12. Úvod do hlubokého učení.

Cíle studia:

Znalosti:

Vícevrstvý perceptron, shluková analýza, samoorganizující se umělé neuronové sítě, základy hlubokého učení.

Schopnosti:

Použití vícevrstvého perceptronu, použití shlukové analýzy, použití samoorganizace, použití hlubokého učení při klasifikaci.

Studijní materiály:

Povinná literatura:

[1] J. Šíma, R. Neruda: Teoretické otázky neuronových sítí, Matfyzpress, Praha, 1996.

[2] M. Šnorek: Neuronové sítě a neuropočítače, ČVUT, Praha, 2002.

Doporučená literatura:

[3] S. Haykin: Neural Networks, Macmillan, New York, 1994.

[4] L.V. Fausett: Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms and Applications, Prentice Hall, New Jersey, 1994.

Poznámka:
Rozvrh na zimní semestr 2024/2025:
Rozvrh není připraven
Rozvrh na letní semestr 2024/2025:
Rozvrh není připraven
Předmět je součástí následujících studijních plánů:
Platnost dat k 6. 10. 2024
Aktualizace výše uvedených informací naleznete na adrese https://bilakniha.cvut.cz/cs/predmet3023106.html