Введение. Факультет прикладной математики и физики

Факультет прикладной математики и физики

Кафедра 802

Специализация «Математическое и программное обеспечение интеллектуальных систем»

Методические указания

По выполнению

КУРСОВОГО ПРОЕКТА

По курсу

“МЕТОДЫ НЕЙРОСЕТЕВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ”

Разработал: доц.Головачев А.Г.

Москва 2008

Оглавление

Введение.................................................................................................................................................................................... 2

Условные обозначения................................................................................................................................................ 2

Постановка задачи........................................................................................................................................................... 2

Вариант задания..................................................................................................................................................................... 3

Многослойные нейронные сети.................................................................................................................................... 4

Алгоритм решения задачи................................................................................................................................................. 5

Программная реализация.......................................................................................................................................... 8

Используемое программное обеспечение................................................................................................................ 8

Подготовка изображений.................................................................................................................................................. 8

Исходные данные............................................................................................................................................................. 9

Входные данные.................................................................................................................................................................... 9

Функция обучения нейронной сети............................................................................................................................. 9

Выводы по настройке параметров нейронной сети............................................................................................. 9

Список всех используемых функций........................................................................................................................ 10

Результаты выполнения курсовой работы............................................................................................................. 11

Выводы по работе программы...................................................................................................................................... 11

Список литературы...................................................................................................................................................... 12

Листинг программы..................................................................................................................................................... 13

Версия для CPU.................................................................................................................................................................... 13

Введение

Курсовая работа (проект) - это самостоятельное учебно-научное исследование студента, которое выполняется по определенному учебному курсу или по определенным его разделам.

В соответствии с Положением об организации учебного процесса в высших учебных заведениях, курсовая работа выполняется с целью закрепления, углубления и обобщения знаний, полученных студентами за время обучения, и их применения к комплексному решению конкретной профессиональной задачи.

Тематика курсовых работ должна отвечать задачам учебной дисциплины и быть тесно связана с практическими вопросами специализации. Она утверждается на заседании кафедры. Выполнение курсовых работ определяется графиком.

Курсовая работа помогает студенту систематизировать полученные теоретические знания по изучаемой дисциплине, а преподавателю проверить качество этих знаний.

При оформлении курсовых работ необходимо соблюдать требования ЕСПД.

Условные обозначения

ОРО – обратное распространение ошибки.

Matlab – матричная лаборатория.

CPU – центральный процессор (англ. central processing unit).

Постановка задачи

· Реализовать алгоритм ОРО для обучения нейронной сети.

· Получить оценки процесса обучения.

· Исследовать методы ускорения обучения.

· Исследовать различные архитектуры сети.

· Реализацию выполнить в среде МАТЛАБ.

· Исходными данными является наборы векторов.

· Результатом должна быть обученная сеть для распознавания векторов.

· Рекомендуется использовать GPU-ускорители.

Вариант задания

Варианты исходных векторов позволяют формировать индивидуальные задания для каждого студента, которые согласуются с преподавателем.

В частности, ими могут быть различные наборы изображения. Изображения алфавита естественных и программных языков.

В качестве примера выбран набор из 10 черно-белых изображений размером 25х25.