Jarosław Żygierewicz: e-mail: jarekz@fuw.edu.pl ; tel. 5532126



Zaliczenie:

Dla uzyskania zaliczenia z oceną trzeba zdać egzamin ustny,

Na ostatnich zajęciach trzeba ustalić termin egzaminu ustnego.



Pliki pomocy do netlab

Zajęia (w PDF):

Nr

Temat

Rozmiar

1

Wstęp
Sieci liniowe

99K
209K

2

Matlab - krotkie wprowadzenie

Ćwiczenia z sieci liniowych ADALINE: powierzchnia błędu, uczenie gradientowe

Skrypty matlaba :
adaline.m     adaline_sim.m     adaptuj_adaline.m     err_surf.m     nn_demo1.m


3

Ćwiczenia z sieci liniowych ADALINE: filtrowanie,prognozowanie szeregu czasowego

Skrypty matlaba : adaptuj_adaline_momentum.m     delay_line.m     nn_demo2.m    nn_demo2_kokpit.m     nn_demo3.m


4

Perceptron prosty

skrypty i funkcje do matlaba:
perceptron.m     ucz_pp.m     licz_p.m     rysuj_wynik.m     perceptron_2.m

188K

5      6

Nieliniowe sieci wielowarstwowe: metoda wstecznej propagacji błędu

skrypty i funkcje do matlaba:
demo1.m      init_net.m      fun.m     fun_prim.m      sim_net.m     sim_elem.m     ucz_net.m     dw_elem_out.m      dw_elem_hid.m      update_net.m      update_elem_out.m     update_elem_hid.m    

253K

7

Skuteczniejsza wsteczna propagacja błędu

skrypty i funkcje do matlaba, metoda najszybszego spadku Polecenia:
demo1.m      init_net.m      err_t.m     fun.m     fun_prim.m      sim_net.m     sim_elem.m     ucz_net.m     dw_elem_out.m      dw_elem_hid.m      update_net.m      update_elem.m    

skrypty i funkcje do matlaba, zastosowania: XOR, modelowanie uladu nieliniowego:
demo1.m      demo_xor.m      demo1.m      lekcja_sieci_VDP.m      siec_VDP.m      init_net.m      err_t.m     fun.m     fun_prim.m      sim_net.m     sim_elem.m     ucz_net.m     dw_elem_out.m      dw_elem_hid.m      update_net.m      update_elem.m     vdp.m    

74K

8

Klasyfikacja przy pomocy sieci warstwowej i ocena jakości sieci neuropodobnych
Przyklad klasyfikacji z dwoma klasami; znaczenie pre-procesowania danych: rozp4.m, rozp4_fft.m
Przyklad klasyfikacji na wiecej niz dwie klasy: rozp_cyfry1.m, rozp_cyfry2.m, 1.png, 2.png, 3.png,

128K

9

Sieci hybrydowe
gauss2d.m
rbf_demo.m
rbf_demo1.m
rbf_demo2.m

215K

10

Klasyfikacja z użyciem sieci neuropodobnych
klasyfikacja.m
kohonen.m
ucz_koh.m
licz_koh.m
klasyfikacja_rbf.m


11

Sieci Hopfielda (1)
Hopfield.m
Hopfield1.m

Hopfield2_1.m

cyferki: 1, 2 , 3

182K

12

Sieci Hopfielda (2)

134K

Literatura:

  1. Sieci Neuronowe R. Tadeusiewicz (1991)

  2. Wstęp do teorii obliczeń neuronowych J.Hertz, A. Krogh, R. Palmer (1995)

  3. Sieci neuronowe w ujęciu algorytmicznym S. Osowski (1996)

  4. Sieci neuronowe w zastosowaniach wojskowych Z. witnicki R. Wantoch-Rekowski (1998)

  5. Sztuczne sieci neuronowe - podstawy i zastosowania J. Korbicz, A. Obuchowicz, D. Uciski (1994)

  6. Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte D. Rutkowska, M. Piliski, L. Rytkowski (1999)

  7. Sztuczna inteligencja - Metody konstrukcji i analizy systemw eksperckich J. Chromiec, E. Strzemieczna (1995)

  8. Systemy ekspertowe J.J. Mulawka (1997)

i bardzo dużo materiałów w WWW

np: