Неуронске мреже (УБ 2НМ)
Универзитет у Београду
ЕСПБ: 6.0
Садржај теоријске наставе
Преглед историје развоја технологије неуронских мрежа и типова проблема: апроксиимација функција, класификација, кластеровање, временске серије и моделовање динамичких система. Неуронске мреже са пропагацијом сигнала унапред: обучавање, генерализација, оверфитинг, иницијализација. Теорема о универзалној апроксимацији. Конвергенција алгоритма пропагације грешке уназад. Радијално базисне неуронске мреже. Нелинеарно моделовање динамичких система и временских серија нелинеарним неуронским моделима. Класификација иу кластеровање помоћу неуронских мрежа. Самоорганизујуће Кохоненове и Хопфилдове мреже.
Садржај практичне наставе
Предуслов
Нема
Циљ
Овладавање основним концептима технологије неуронских мрежа. Развијање способности студената да дизајнирају системе са неуронским мрежама у типичним инжењерским апликацијама.
Литература
Neural Networks: A Comprehensive Foundation, 2nd edition. Simon Haykin, Prentice Hall, 1998
Neural Networks for Pattern Recognition, Christopher Bishop, Oxford University Press, 2000.
Handbook of Neural Network Signal Processing, Ed. by Yu Hen Hu and Jenq-Neng Hwang, CRC Press, 2002.
Тип испитивања
Три домаћа задатка по 25% и завршни испит 25%
Методе извођења наставе
45 часова предавања и 30 часова лабораторијских вежби