Vorlesung Neuronale Netze

Sommersemester 2006

Übersicht

• Allgemeines
• Übungsblätter
• Folien zur Vorlesung
• Zusätzliche Unterlagen
• Literatur
• Verweise

Aktuelles

In der Woche vom 10.07.06 enfällt die Vorlesung. Die Übungen finden jedoch statt.

Allgemeines

Auf dieser Seite finden Sie verschiedene Informationen zu der Vorlesung "Neuronale Netze", die im Sommersemester 2006 von Prof. Dr. Rudolf Kruse an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg gehalten wird. Diese Seite wird im Laufe des Semesters aktualisiert.

Inhalte der Vorlesung

(Künstliche) neuronale Netze werden in vielen Bereichen eingesetzt, z.B. zur Mustererkennung, Klassifikation, Diagnose, Optimierung, Steuerung und in wissensbasierten Systemen. Die wesentlichen Vorteile (künstlicher) neuronaler Netze sind ihre Lernfähigkeit und ihre inhärente Parallelität. Die Vorlesung führt in die Grundlagen der (künstlichen) neuronalen Netze aus der Sicht der Informatik ein. Lernparadigmen und -algorithmen werden ebenso behandelt wie verschiedene, auf diesen Paradigmen aufsetzende Netzmodelle, z.B. Schwellenwertelemente, mehrschichtige Perzeptren, Radiale-Basisfunktionen-Netze, selbstorganisierende Karten, Hopfield-Netze und rückgekoppelte Netze.

Voraussetzungen

Grundlagen der Informatik, der Analysis und der linearen Algebra

Hörerkreis

Studenten der Informatik und interessierte Studierende anderer Fachrichtungen

Organisatorische Regelungen für den Übungsschein

Zu den Übungen gibt es Übungsblätter. Die Übungsaufgaben werden votiert. Durch eine Votierung erklärt man sich bereit, zu einer Aufgabe vorzutragen. (Lösungsvorschläge werden diskutiert, sie müssen nicht gleich richtig sein. Man sollte sich aber gründlich mit der Aufgabe beschäftigt haben.) Den Übungsschein bekommt, wer

• mindestens die Hälfte der Übungsaufgaben votiert,
• mindestens zweimal in den Übungen vorgetragen, und
• am Ende des Semesters ein kurzes Kolloquium (ca. 10 min.) bzw. eine Klausur (bei über 20 Interessenten) bestanden hat.

Regelungen für die Prüfungszulassung

Die Zulassung zur Prüfung ist von unserer Seite an keine zusätzlichen Bedingungen gebunden. Zur Vorbereitung empfiehlt sich jedoch die Bearbeitung der Aufgabenblätter und die Teilnahme an einer der angebotenen Übungen.

Termine und Räume

Lehrende

• Prof. Dr. Rudolf Kruse, rudolf.kruse@cs.uni-magdeburg.de
• Frank Rügheimer, ruegheim@iws.cs.uni-magdeburg.de

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Übungsblätter

An dieser Stelle finden Sie alle bisher bearbeiteten Übungsblätter sowie das jeweils aktuelle Übungsblatt.

• 1. Übungsblatt: nn01.pdf
• 2. Übungsblatt: nn02.pdf
• 3. Übungsblatt: nn03.pdf
• 4. Übungsblatt: nn04.pdf
• 5. Übungsblatt: nn05.pdf
• 6. Übungsblatt: nn06.pdf
• 7. Übungsblatt: nn07.pdf
• 8. Übungsblatt: nn08.pdf
• 9. Übungsblatt: nn09.pdf
• 10. Übungsblatt: nn10.pdf

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Folien zur Vorlesung

Hier finden Sie Foliensätze zur aktuellen und den bisher gehaltenen Vorlesungen.

• Vorlesung vom 13.04.2006: folien060413.pdf
• Vorlesung vom 20.04.2006: folien060420.pdf
• Vorlesung vom 27.04.2006: folien060427.pdf
• Vorlesung vom 04.05.2006: folien060504.pdf, folien060504b.pdf
• Vorlesung vom 11.05.2006: folien060511.pdf
• Vorlesung vom 08.06.2006: folien060608.pdf
• Vorlesung vom 15.06.2006: folien060615.pdf
• Vorlesung vom 23.06.2006: folien060622.pdf

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Zusätzliche Unterlagen

An dieser Stelle finden Sie zusätzliche Unterlagen zur Vorlesung und zu den Übungen.

• Hinweise zum Stuttgarter Neuronale Netze Simulator (SNNS): snns.pdf snns.ps.gz
• Programme zur Visualisierung des Trainings von mehrschichtigen Perzeptren durch Fehlerrückpropagation: xmlp/wmlp
• Programme zur Visualisierung der lernenden Vektorquantisierung: xlvq/wlvq
• Programme zur Visualisierung des Trainings selbstorganisierender Karten: xsom/wsom
• Programme zur Visualisierung von Hopfield-Netzen als assoziativer Speicher: xhopf/whopf
• Übersicht zu Netzeingabe und Aktivierungsfunktionen: overview.pdf.
• Zusatzmaterialien (Mahalanobis Distanz, Neuro-Fuzzy-Systeme, Anwendungen): zusatz1.ppt zusatz2.ppt.

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Literatur

• D. Nauck, C. Borgelt, F. Klawonn und R. Kruse
  Neuro-Fuzzy-Systeme
  Von den Grundlagen Neuronaler Netze zu modernen Fuzzy-Systemen
  Vieweg, Braunschweig/Wiesbaden 2003 (3. Auflage)
  Die Vorlesung wird sich sehr eng an den ersten Teil dieses Buches anlehnen. Es wird daher als Begleitmaterial besonders empfohlen.
• R. Rojas
  Theorie der neuronalen Netze: Eine systematische Einführung
  Springer, Berlin 1993
• A. Zell
  Simulation neuronaler Netze
  Addison-Wesley, Bonn 1994
• S. Haykin
  Neural Networks
  A Comprehensive Foundation
  Prentice-Hall, Upper Saddle River, NJ, USA 1994

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Verweise auf andere Webseiten

• Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg
• Fakultät für Informatik
• Institut für Wissens- und Sprachverarbeitung
• Arbeitsgruppe Neuronale Netze und Fuzzy-Systeme
  • andere Lehrveranstaltungen
  • Informationen zum Studium

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