Разработка модели многослойной нейронной сети и ее обучение. (проект) — различия между версиями
(→Какие начальные требования?) |
|||
(не показано 9 промежуточных версии 3 участников) | |||
Строка 12: | Строка 12: | ||
=== Что это за проект? === | === Что это за проект? === | ||
Разработать приложение моделирующую классическую модель многослойной нейронной сети с возможностью установки вручную весов синаптических связей, а так же автоматической коррекции весов с помощью алгоритма обучения. | Разработать приложение моделирующую классическую модель многослойной нейронной сети с возможностью установки вручную весов синаптических связей, а так же автоматической коррекции весов с помощью алгоритма обучения. | ||
+ | |||
+ | [http://www.slideshare.net/katyacherniak/hse-project-inroductionlisenkov21012016 презентация проекта] | ||
=== Чему вы научитесь? === | === Чему вы научитесь? === | ||
− | * Формулировать постановку задачи | + | * Формулировать постановку задачи. |
− | * Писать надежный и понятный код | + | * Писать надежный и понятный код. |
− | * Основам теории нейронных сетей на примере классической модели многослойной нейронной сети | + | * Основам теории нейронных сетей на примере классической модели многослойной нейронной сети. |
=== Какие начальные требования? === | === Какие начальные требования? === | ||
Строка 26: | Строка 28: | ||
=== Какие будут использоваться технологии? === | === Какие будут использоваться технологии? === | ||
− | C++ / Python в рамках прослушанного курса | + | C++ / Python в рамках прослушанного курса. |
=== Темы вводных занятий === | === Темы вводных занятий === | ||
− | Основы теории нейронных сетей (Модель Маккалока-Пиитса, Персептрон Розенблатта, Многослойная нейронная сеть, Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки) | + | Основы теории нейронных сетей (Модель Маккалока-Пиитса, Персептрон Розенблатта, Многослойная нейронная сеть, Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки). |
=== Направления развития === | === Направления развития === | ||
− | + | * Визуализация обучающей выборки, предварительная обработка данных. | |
− | + | * Интеграция с реляционной базой данных. | |
=== Критерии оценки === | === Критерии оценки === | ||
− | 4-5 : реализованная и протестированная модель многослойной нейронной сети и алгоритм обучения (обратного распространения ошибки) | + | 4-5: реализованная и протестированная модель многослойной нейронной сети и алгоритм обучения (обратного распространения ошибки). |
− | 6-7 : Оптимизация алгоритма обучения посредством автоматической коррекции шага обучения; инициализации весовых коэффициентов. | + | 6-7: Оптимизация алгоритма обучения посредством автоматической коррекции шага обучения; инициализации весовых коэффициентов. |
− | 8-10 : Дополнительно, визуализация процесса обучения ( | + | 8-10: Дополнительно, визуализация процесса обучения (зависимость интегральной ошибки от номера итерации/эпохи), работа с файлами (возможность интеграции import/export файлов обучающей выборки с существующим ПО статистической обработки данных). |
=== Ориентировочное расписание занятий === | === Ориентировочное расписание занятий === | ||
− | ВТ 15.00-21.00 ЧТ 15.00-21.00 | + | ВТ 15.00-21.00 |
+ | |||
+ | ЧТ 15.00-21.00 |
Текущая версия на 16:15, 28 июля 2017
Ментор | Иван Лисенков |
Учебный семестр | Весна 2016 |
Учебный курс | 1-й курс |
Проект можно развивать на летней практике | |
Максимальное количество студентов, выбравших проект: 3 | |
Что это за проект?
Разработать приложение моделирующую классическую модель многослойной нейронной сети с возможностью установки вручную весов синаптических связей, а так же автоматической коррекции весов с помощью алгоритма обучения.
Чему вы научитесь?
- Формулировать постановку задачи.
- Писать надежный и понятный код.
- Основам теории нейронных сетей на примере классической модели многослойной нейронной сети.
Какие начальные требования?
- Программирование на C/C++/Python (в рамках прослушанного курса).
- Желание разобираться в современных алгоритмах теории искуственных нейронных сетей.
Какие будут использоваться технологии?
C++ / Python в рамках прослушанного курса.
Темы вводных занятий
Основы теории нейронных сетей (Модель Маккалока-Пиитса, Персептрон Розенблатта, Многослойная нейронная сеть, Алгоритм обучения многослойной нейронной сети методом обратного распространения ошибки).
Направления развития
- Визуализация обучающей выборки, предварительная обработка данных.
- Интеграция с реляционной базой данных.
Критерии оценки
4-5: реализованная и протестированная модель многослойной нейронной сети и алгоритм обучения (обратного распространения ошибки).
6-7: Оптимизация алгоритма обучения посредством автоматической коррекции шага обучения; инициализации весовых коэффициентов.
8-10: Дополнительно, визуализация процесса обучения (зависимость интегральной ошибки от номера итерации/эпохи), работа с файлами (возможность интеграции import/export файлов обучающей выборки с существующим ПО статистической обработки данных).
Ориентировочное расписание занятий
ВТ 15.00-21.00
ЧТ 15.00-21.00