https://www.wikicshse.ru/index.php?action=history&feed=atom&title=%D0%A0%D0%B0%D0%B7%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8_%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%B5%D0%BF%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%B0_%D0%A0%D0%BE%D0%B7%D0%B5%D0%BD%D0%B1%D0%BB%D0%B0%D1%82%D1%82%D0%B0_%28%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82%29 2026-06-06T19:42:34Z История изменений этой страницы в вики MediaWiki 1.45.3 https://www.wikicshse.ru/index.php?title=%D0%A0%D0%B0%D0%B7%D1%80%D0%B0%D0%B1%D0%BE%D1%82%D0%BA%D0%B0_%D0%BC%D0%BE%D0%B4%D0%B5%D0%BB%D0%B8_%D0%BF%D0%B5%D1%80%D1%81%D0%B5%D0%BF%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%B0_%D0%A0%D0%BE%D0%B7%D0%B5%D0%BD%D0%B1%D0%BB%D0%B0%D1%82%D1%82%D0%B0_(%D0%BF%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BA%D1%82)&diff=2379&oldid=prev 2015-10-20T07:49:32Z

<p>Migrated current public revision from wiki.cs.hse.ru</p> <p><b>Новая страница</b></p><div>{{Карточка_проекта<br /> |name=Разработка модели персептрона Розенблатта<br /> |mentor=Лисенков Иван<br /> |mentor_login={{URLENCODE:Ivan_Lisenkov|WIKI}}<br /> |semester=Весна 2015<br /> |course=1<br /> |summer=<br /> |categorize=yes<br /> |is_archived=yes<br /> }}<br /> <br /> === Что это за проект? ===<br /> Разработать приложение моделирующую классическую модель пересептрона Розенблатта с возможностью установки вручную весов синаптических связей, а так же автоматической коррекции весов с помощью алгоритма обучения.<br /> <br /> === Чему вы научитесь? ===<br /> * Формулировать постановку задачи<br /> * Писать надежный и понятный код<br /> * Основам теории нейронных сетей на примере классической модели Перспетрона Розенблатта<br /> <br /> === Какие начальные требования? ===<br /> * Программирование на C/C++/Python (в рамках прослушанного курса)<br /> * Желание разобираться в современных алгоритмах теории искуственных нейронных сетей<br /> <br /> === Какие будут использоваться технологии? ===<br /> * C++ / Python в рамках прослушанного курса<br /> <br /> === Темы вводных занятий ===<br /> * Основы теории нейронных сетей (Модель Маккалока-Пиитса, Персептрон Розенблатта, Алгоритм обучения перспетрона Розенблатта)<br /> <br /> === Направления развития ===<br /> * Визуализация обучающей выборки, предварительная обработка данных<br /> * Разработка модели нейронной сети с одним скрытым слоем, и реализация алгоритма обратного распространения ошибки (Back-propagation algorithm, deep learning)<br /> * Интеграция с реляционной базой данных<br /> <br /> === Критерии оценки ===<br /> * 4-5 : реализованная и протестированная модель персептрона Рознеблатта и алгоритм обучения (Дельта правило) для двухмерного случая (входной вектор обучающей выборки X1 и X2);<br /> * 6-7 : реализованная и протестированная модель персептрона Рознеблатта и алгоритм обучения (Дельта правило) как для двухмерного, так и для n-мерного случая<br /> * 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)</div>

imported>Ira dolgaleva