Artificial Neural Networks

Ovaj završni rad predstaviti će nam osnove umjetnih neuronskih mreža, osnovnu ideju strojnog učenja, učenja i pravila koja čine umjetne neuronske mreže, te mehanizme koji omogućuju računalima naučiti iz iskustva. Predstaviti ćemo koncept perceptrona kao najjednostavnijeg oblika neuronske mreže i njegovo učenje. Također ćemo istražili višeslojne neuronske mreže čije se učenje odvija na isti način kao u perceptronu i prikazati ćemo kako poboljšati računalnu učinkovitost algoritma učenja povratnog širenja. Spomenuti ćemo i Hopfield mreže, algoritam treninga sa dvije osnovne faze i dvosmjernu asociativnu memoriju. Predstaviti ćemo i samoorganizacijske neuronske mreže i istražiti Hebbian i konkurentno učenje. Na kraju, prikazati ćemo primjer treninga perceptrona