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Reti neurali II
(Corso di Laurea in Informatica (quinquennale))
Codice: | 4I090 | Crediti: | 6 | Semestre: | 2 | Sigla: | RN2 | |
Docente
Antonina Starita
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Programma
- Metodi di ottimizzazione di reti multistrato: tecniche di pruning.
- Radial Basis Functions (RBF); teoria della regolarizzazione; reti regolarizzanti; paragone tra reti RBF e MLP; reti ricorrenti; reti ricorrenti con ritardo(TD); reti ricorrenti Real Time(RRT).
- Sistemi che si Autorganizzano:
- Apprendimento Hebbiano: analisi delle Componenti Principali (PCA); Classi di algoritmi PCA.
- Apprendimento Competitivo: mappe computazionali; mappe di Kohonen; algoritmo per la generazione delle mappe di Kohonen; classificazione adattiva di pattern; apprendimento con Vector Quantization.
- Cenni alle Reti Modulari.
- Introduzione alla computazione Fuzzy: insiemi Crisp; insiemi fuzzy; misura di un sottoinsieme fuzzy; funzioni di appartenenza; entropia fuzzy; logica bivalente e logica fuzzy; operazioni fuzzy.
- Memoria FAM (Fuzzy Associative Memory); Neurone Fuzzy; Rete Neuro-Fuzzy; Automa Fuzzy; Sistema Fuzzy; generazione neurale delle funzioni di appartenenza.
- Metodi non derivativi di ottimizzazione.
- Neuro-Fuzzy-Soft Computing.
- Introduzione alla computazione genetica : generalità; algoritmi euristici; algoritmi evolutivi: generazione, evoluzione, strategie di evoluzione.
- Programmazione evolutiva.
- Algoritmi genetici.
- Algoritmi evolutivi e Reti Neurali.
- Evoluzione dei pesi: rappresentazione , problemi di correlazione e ridondanza, ,metodi ibridi.
- Evoluzione dell'architettura: ottimizzazione, codifica, rappresentazione diretta, rappresentazione indiretta parametrica, rappresentazione indiretta grammaticale.
- Evoluzione del learning:teaching input, evoluzione+learning secondo Lamarck, evoluzione+learning secondoDarwin
- Effetto Baldwin.
Ore lezione: | 25 | Ore esercitazione: | 15 | | | |
Bibliografia
Testi consigliati:
Appunti del corso e gli articoli di volta in volta indicati durante la lezione.
Modalità di esame
Scritto e orale