Штучні нейронні мережі (113 Прикладна математика)
Тип: На вибір студента
Кафедра:
Навчальний план
| Семестр | Кредити | Звітність |
| 6 | 4 | Залік |
Лекції
| Семестр | К-сть годин | Лектор | Група(и) |
| 6 | 32 | | МТП-31 |
Лабораторні
| Семестр | К-сть годин | Група | Викладач(і) |
| 6 | 32 | МТП-31 | |
Опис курсу
У дисципліні головну увагу приділено ієрархічним, конкурентним і рекурентним нейронним структурам та принципам функціонування нейронних мереж. Наведено основні методи оптимізації штучних нейронних мереж. Розглянуто використання нейронних мереж для розв’язування задач апроксимації та задач, які виникають при обробці сигналів. Дається огляд ітераційних методів, орієнтованих на реалізацію в штучних нейронних мережах. Значну увагу приділено мультисітковим ітераційним методам з метою покращення параметрів паралельних локально-асинхронних методів при реалізації їх на штучних нейронних мережах.
Рекомендована література
- Тимощук П. В. Штучні нейронні мережі. Навчальний посібник. – Львів: Видавництво Львівської політехніки, 2011. – 444 с.
- Новотарський М.А., Нестеренко Б.Б. Штучні нейронні мережі: обчислення // Праці інституту математики НАН України. – Т50. – Київ: Ін-т математики НАН України, – 408 с.
- Ткаліченко С.В. Штучні нейронні мережі: Навчальний посібник. – Кривий Ріг: Державний університет економіки і технологій, – 150 с.
- Bertsekas P., Tsitsiklis J.N. Parallel and Distributed Computation: Numerical Methods // Athena Scientific, 1997.–718 p.
- Hertz J., Krogh A. Palmer R.G. Introduction to the Theory of Neural Computation. – New York: Addison-Wesley, 1991. – 327 p.