|
|
Расписание занятий по Нейрокомпьютерной технике (Нейронные сети)
КубГТУ, КТАС, ВТ и АСУ
Специальность 080801 "Прикладная информатика в экономике"
Лекции
Лекция 1:
Введение. Биологический нейрон. Биологические нейронные сети. Области применения нейронных сетей. Достоинства и недостатки нейронных сетей.
Лекция 2:
Персептрон. Функции активации. Ограничения модели нейрона. Многослойный персептрон.
Лекция 3:
Парадигмы обучения нейронных сетей. Алгоритм решения задач с помощью нейронных сетей. Алгоритм обратного распространения ошибки.
Расписание обучения.
Лекция 4:
Локальные минимумы. Выбор длины шага обучения. Динамическое добавление нейронов. Алгоритм RProp. Обучение без учителя. Алгоритм Хебба.
Лекция 5:
Сеть Кохонена. Слой Гроссберга.
Лекция 6:
Сеть Хопфилда. Сеть Хемминга.
Лекция 7:
Генетические алгоритмы.
Лекция 8:
Адаптивная резонансная теория.
Лекция 9:
Обучение с подкреплением. Q - обучение. Сети адаптивных критиков.
Лекция 10:
Нечеткая логика. Нейро - нечеткие системы.
Современные нейросетевые архитектуры. Перспективы развития нейронных сетей.
//---------------------------------------------------------
Варианты примеров применения нейронных сетей (реализация), с кратким описанием решения (Для лабораторных работ)
Варианты использования и применения нейросетей
1. Прогнозирование курса котировок (акции, forex). На вход подается "скользящее окно" относительного изменения курса за несколько предыдущих периодов.
На выходе - значение на (t+1). (Подсказка - проще прогнозировать направление движения ряда)
2. Распознавание фигур финансового временного ряда. Можно распознавать как "классические" - голова-плечи, двойная вершина, двойное дно и т.д., а можно
распознвать обучаясь без учителя, то есть тем фигурам, которые выделить нейросеть (считаю, что необходимо использовать нейросети очень большой размерности).
3. Распознавание отсканеренного изображения (рукописного естественно сложнее).
4. Прогнозирование погоды с помощью нейронной сети (данные о погоде взять с Фобоса, Гисметео и т.д.).
5. Прогнозирование макроэкономических показателей с помощью нейронной сети, например инфляции или уровня безработицы.
6. Аппроксимация функции, например sin(x).
7. Торговая система для финансовых временных рядов - на выходе сигналы на покупку/продажу и сигналы на выход из позиций
8. Прогнозирование 62 или 91 счета в бухгалтерии.
* - студенты вправе предложить и реализовать свой пример применения нейросетей.
//---------------------------------------------------------
Ссылки на ресурсы по нейросетям
Информационные:
Basegroup - наверно самая продвинутая компания в РФ по ИИ и нейросетям в частности.
Journal of Machine Learning Research Homepage - Журнал по ИИ из MIT (USA) - на англ. Здесь все новинки.
NeuroPro - Заметки про нейросети
Форумы:
Форум KbPauk (ссылка для зарегистрированных пользователей) - очень много ссылок на разные нейропакеты и полезные идеи.
Исходники:
SourceForge - Огромное количество исходников нейросетей в свободном доступе
ALGLIB - исходники нейросетей (С++, VBA, Pascal, C#)
Предметы
На главную страницу (Апшеронск)
|
|
|
|
