Slovník | Vyhledávání | Mapa webu
 
Analýza a hodnocení biologických datUmělá inteligence Neuronové sítě - jednotlivý neuron Výstupy z výukové jednotky

Logo Matematická biologie

Výstupy z výukové jednotky

Student:

  • je seznámen a rozumí analogii mezi umělými neuronovými sítěmi a jejich biologickou motivací, rozumí pojmům z topologie NN - neuron, vrstva, spoj,
  • umí parametricky definovat matematický model jednotlivého neuronu a definovat význam jednotlivých parametrů a typů přenosových funkcí neuronu,
  • rozumí aktivní dynamice neuronu a její geometrické interpretaci,umí ji matematicky formalizovat,
  • má osvojené základní pojmy a algoritmy adaptační dynamiky jednotlivého neuronu:
    • Hebbovo pravidlo,
    • delta pravidlo,
    • učení dle Widrowa,
    • trénovací a testovací množiny,
  • umí si sát do vztahu matematické logické funkce AND, OR, NOT a XOR s klasifikačními schopnostmi jednotlivého neuronu,
  • je schopen pomocí nastavení parametrů neuronu implementovat modelový návrh logických funkcí AND, OR, NOT
  • chápe klasifikační schopnosti jednotlivého neuronu se dvěma vstupy a binárním výstupem a jeho geometrickou interpretaci v rovině.
 
vytvořil Institut biostatistiky a analýz Masarykovy univerzity | | zpětné odkazy | validní XHTML 1.0 Strict