Раздел "Математика\Neural Network Toolbox"

Ю.П.Маслобоев "Введение в Neural Network Toolbox"

В настоящее время нейронные сети широко используются при решении прикладных инженерно-физических задач и в научных исследованиях.
Для реализации нейронно-сетевых концепций разработано большое количество специализированных программных средств.
Пакет фирмы “The MathWorks” MATLAB также предоставляет пользователям возможность работы с нейронными сетями. Входящий в стандартную поставку MATLAB тулбокс предоставляет широкие возможности для работы с нейронными сетями всех типов. Использование “Neural Network Toolbox” совместно с другими средствами MATLAB открывает широкий простор для эффективного комплексного использования современных математических методов для решения самых разных задач прикладного и научного характера. В настоящее время доступна версия 4.0 “Neural Network Toolbox”, поставляемая в составе MATLAB 6.0.
В русскоязычной литературе практически отсутствует методическая литература по применению “Neural Network Toolbox”. Это создает определенные сложности, и пользователи предпочитают использовать специализированные нейронно-сетевые программные средства, такие как BrainMaker, NeuroOffice, NeuroPro, и др. Задача настоящего раздела состоит в том, чтобы восполнить этот пробел и на конкретных примерах продемонстрировать возможности пакета.
Основное внимание в данном разделе будет уделено выработке у читателя практических навыков по реализации нейронных сетей различной архитектуры и методов их оптимизации средствами MATLAB. Предполагается, что читатель знаком с теоретическими основами нейронных сетей и перед ним стоит задача практической реализации нейронной сети для решения конкретной задачи. Кроме того предполагается что читатель также знаком с основами программирования в среде MATLAB.
Методическая часть раздела будет представлять собой последовательность практических занятий (уроков), в которых на конкретных примерах, шаг за шагом, будут демонстрироваться алгоритмы создания нейронной сети, ее оптимизации, обучения, тестирования и использования. Примеры будут сформулированы таким образом, чтобы читатель мог с минимальными изменениями применить полученные навыки для решения своих научных или практических задач. Каждое практическое занятие будет посвящено конкретной теме или аспекту использования “Neural Network Toolbox”. Все примеры будут выполнены с использованием версии 4.0.

Практическое занятие 1. Создание однонаправленной сети.
Практическое занятие 2. Подготовка входных данных и анализ выходов сети 
Практическое занятие 3. Многослойный перцептрон и решение задачи классификации
Практическое занятие 4. Сеть Кохонена
Практическое занятие 5. Сеть Хопфилда
Практическое занятие 6. Сеть Элмана