Neural Networks

Subejct is focuset to area of Neural Networks. In most case is focuset on several basic types of neural networks and implementations of networks.

Soubory ke stažení

Skripta

Skripta najdete na stránkách pana prof. Ing. Ivo Vondráka, CSc. zde.

Zadání 1. domácího úkolu

Implementace nespojitého perceptronu a Hebbova učení v libovolném objektovém jazyce. Ukázka jak HebbPerceptron-1.0.1.zip.

Termín odevzdání pro studenty deního studia je na osobně na cvičení 7.3.2022, studenti kombinovaného studia mají termín odevzdání stejný jako u druhého domácího úkolu.
Projekt je nutno předvést na cvičení. Součástí odevzdaného projektu jsou zdrojové kódy.
Funkce programu:
Program ze vstupního souboru načte potřebné údaje a naučí perceptron danou trénovací množinu. Pak načte testovací vstupy a zobrazí je spolu s odpovědí perceptronu na vstupní data.
- Program bude schopen zvládat perceptron s neomezeným počtem vstupů.
- V případě že bude počet vstupů perceptronu roven 2 bude program schopen vykreslit trénovací a testovací množinu do grafického rozhraní (2D plochy) a zároveň umožní znázornit hodnoty vah perceptronu jako přímku v této ploše.
- Program bude schopen krokovat učení perceptronu (v případě 2 vstupů se bude po každém kroku aktualizovat obrázek znázorňující).
Vstupní soubor je XML soubor viz ukázka a další du1-inputFiles. Soubor lze načíást pomocí JAXB (HebbPerceptronStudents)

Tento domácí úkol je hodnocen maximálně 10 body.

Zadání 2. domácího úkolu

Implementace vícevrstvé neuronové sítě a metody učení backpropagation v libovolném objektovém jazyce. Její otestování na vlastním příkladu a na řízení auta.

Termín odevzdání pro studenty deního studia je osobně na cvičení v zápočtovém týtdnu 11.4.2022, studenti kombinovaného studia mají termín 15.4.2022.
Projekt je nutno předvést na cvičení. Součástí odevzdaného projektu jsou zdrojové kódy.
Funkce programu:
- Vstupní soubor je XML soubor viz lekar.xml. Pro načtení v Jazyce JAVA lze využít JAXB a třídy z xmlData.zip
- Implementace metody učení backpropagation.
- Umožňuje se připojit k servru pro řízení auta. Například pomocí připravených klientů (klient_basic2-src - java, BasicDriverNET_src - .NET). Naučená neuronová siť bude využita k řízení auta.
Pro vytvoření trénovací množiny pro řízení auta lze využít editor (stažení)
Součástí odevzdání je také vytvoření vlastního příkladu využití sítě (definice sítě a trénovací množiny - ne řízení auta).