Reti Neurali 1 (una unita') - a.a. 1997-98
Ultima modifica: 23 Novembre 1997.
Commenti a Francesco Masulli.
- Docente:
Francesco Masulli.
- Corso
(Verra' attivato nel secondo semestre 1997/1998 - Aula e orari da definirsi):
Programmazione in linguaggio Matlab o in C. Elementi di analisi matematica e di calcolo delle probabilita'.
Conoscenza delle basi teoriche degli algoritmi genetici e delle
reti neurali e capacita' di applicare questi strumenti a problemi
concreti.
Introduzione.
Soft Computing e Applicazioni Industriali. Analisi di serie temporali non lineari. Riconoscimento automatico delle forme. Controllo adattativo. Simulatori e implementazioni hardware di sistemi di Soft Computing.
Algoritmi genetici.
Fondamenti Matematici. Simulazione ami genetici.
Fondamenti Matematici. Simulazione al Calcolatore. Applicazioni. Operatori Avanzati e Tecniche di Ricerca. Apprendimento Automatico Basato su Algoritmi Genetici e Applicazioni.
Reti Neurali.
Paradigmi di Apprendimento. Percettrone ad uno strato. Percettrone Multistrato. Apprendimento e generalizzazione. Approssimazione di funzioni. Approssimazione della funzione discriminante di Bayes Modelli probabilistici. Reti a Moduli di esperti. Reti Ricorrenti. Macchine di Boltzmann. Apprendimento non supervisionato. Apprendimento con rinforzo. Memorie associative. Multi-classificatori. Ottimizzazione.
- Sviluppo di algoritmi genetici in Matlab/Simulink.
- Sviluppo di applicazioni di reti neurali in ambiente Neuralware.
Libri di testo
- D.E. Goldberg. Genetic Algorithms in Search, Optimization and
Machine Learning, Addison Wesley, 1989.
-
C. Domeniconi & M. Jordan, Reti Neurali e Apprendimento, in corso di stampa.
Altri testi consigliati
- H.D.I Abarbanel, Analysis of Observed Chaotic Data, Springer, 1996.
- C.M. Bishop, Neural Networks for Pattern Recognition, Oxford U.P., 1995.
- C. Chatfield, The Analysis of Time Series-An Introduction, Chapmann and Hall, 1996.
is of Time Series-An Introduction, Chapmann and Hall, 1996.
- R.O. Duda e P.E. Hart, Pattern Classification and Scene Analysis, J. Wiley & Sons, 1973.
- D. Floreano, Manuale sulle Reti Neurali, Il Mulino, 1996.
- D.B. Fogel, Evoutionary Computation, IEEE Press, 1995.
- J. Hertz, A. Krogh, & R.G. Palmer, Introduction to the Theory of
Neural Computation, Addison Wesley, 1991.
- S. Haykin, Neural Networks-A Comprehensive Foundation, IEEE Press, 1994.
- J.R. Koza, Genetic Programming, MIT Press, 1992.
- M. Mitchell, An Introduction to Genetic Algoritms, MIT Press, 1996.
- T.S. Parker & L.O. Chua, Practical Numerical Algorithms for Chaotic
Systems, Springer Verlag, 1989.
- H.P. Schwefel, Evolution and Optimum Seeking, J. Wiley & Sons, 1995.
Ulteriore materiale didattico sara' reso disponibile agli studenti durante il corso.