Corso di Reti Neurali II

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Programma vecchio (2003):

Corso Integrativo per Reti Neurali II AA. 2002/03, (Prof. Masulli):
Ciclo di Lezioni su "Reti Neurali Ricorrenti" - Alessio Micheli
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Obiettivi

Il corso ha come obiettivo l'introduzione alla teoria delle reti neurali ricorrenti come classe di modelli per il trattamento adattativo di sequenze discrete e la modellizazione di sistemi dinamici complessi. Esempi applicativi permottono di acquisire l'uso di questi strumenti in vari campi delle scienze applicate, con enfasi all'area bioinformatica.

Short Program

- Introduzione al problema ed alla metodologia: Il dominio dei dati e i compiti di apprendimento. Rappresentazione del tempo in reti neurali: forma esplicita ed implicita.
- Modelli ed architetture.
- Algoritmi di apprendimento: BPTT, RTRL.
- Estensioni, Approcci relati ed argomenti di ricerca.
- Applicazioni: esempi (in particolare nell'area Bioinformatica).

Prerequisiti:

Reti Neurali I : Reti Neurali Feedforward e algoritmo di Back-propagation.

Testi:
Appunti del corso e gli articoli di volta in volta indicati durante la lezione.

Testi di consultazione:

• S. Haykin. Neural Networks: a comprehensive foundation, Prentice Hall (2nd edition), 1998.
• J.F. Kolen, S. C. Kremer (Editor). A Field Guide to Dynamical Recurrent Networks. Wiley-IEEE Press, 2001
• P. Baldi, S. Brunak. BIOINFORMATICS: the machine learning approach. (2nd edition) MIT Press, 2001.

NEWS:

Distribuzione elenco dei seminari: Lezione del 8/05/03.
Per informazioni chiedere a micheli@di.unipi.it

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Alessio Micheli. Link to Home page.
Link to Reti Neurali 2 (Prof. Masulli)
Ricerche di Articoli: CiteSeer

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