Нейронные сети

Семестр 1 2 3 4
ЗЕ(1 = 36часов) 3

Читает
Кафедра ИУ3
Информационные системы и телекоммуникации
http://www.iu3.bmstu.ru

Преподаватель

Боровик Ирина Геннадиевна

Аннотация
Изучение дисциплины обеспечивает студента сведениями о современных нейронных сетях и навыками проектирования и обучения нейронных сетей. Рассматриваются основы математической логики событий, позволяющей на базе элементов алгебры высказываний и теории вероятности производить обоснованное построение причинно-следственных связей для выбора стратегии поведения, основы нейросетевых технологий, модели нейронов, архитектуру сетей, однослойный и многослойный персептрон, особенности подмены логических операций операциями, производимыми нейроподобными элементами, вносящими элементы неопределенности и неоднозначности решений стратегии обучения нейронной сети, теорию статического обучения, дистрибутивную форму логического описания системы принятия решений, возможности применения однослойных нейросетей, динамические системы, нейродинамические модели, аттракторы, динамическое восстановление, архитектуры рекуррентных сетей, модель в пространстве со-стояний, нелинейную авторегрессию с внешней моделью входов, вычислительную мощность рекуррентных сетей, алгоритмы обучения, обратное распространение во времени, рекуррентное обучение в реальном времени.

Учебный план