Sieci Neuronowe - Zadania Projektowe

Informacje wstępne
Zasady zaliczenia
Wstępny harmonogram
Projekty
Sieci Neuronowe
Zadania Projektowe
Wojciech Stokowiec
Październik, 2015
Wojciech Stokowiec
Sieci Neuronowe
Informacje wstępne
Zasady zaliczenia
Wstępny harmonogram
Projekty
Plan prezentacji
1
Informacje wstępne
2
Zasady zaliczenia
3
Wstępny harmonogram
4
Projekty
Projekt 1
Projekt 2
Wojciech Stokowiec
Sieci Neuronowe
Informacje wstępne
Zasady zaliczenia
Wstępny harmonogram
Projekty
Informacje wstępne
Mój adres e-mail: [email protected]
Dodatkowe informacje na stronie mgr. inż. M. Okulewicza:
http://www.mini.pw.edu.pl/∼okulewiczm
Wojciech Stokowiec
Sieci Neuronowe
Informacje wstępne
Zasady zaliczenia
Wstępny harmonogram
Projekty
Punktacja
Punktacja
60% egzamin
40% projekty
8 pkt - pierwszy projekt (termin 27.10.2015)
15 pkt - raport z projektu drugiego (termin 19.01.2015)
17 pkt - aplikacja z projektu drugiego (termin 19.01.2015)
Wojciech Stokowiec
Sieci Neuronowe
Informacje wstępne
Zasady zaliczenia
Wstępny harmonogram
Projekty
Wstępny harmonogram
Rok 2015
06.10.2015
13.10.2015
20.10.2015
27.10.2015
03.11.2015
10.11.2015
17.11.2015
24.11.2015
01.12.2015
08.12.2015
15.12.2015
22.12.2015
Zajęcia wprowadzające
Konsultacje
BRAK ZAJĘĆ
Oddanie krótkiego projektu, wybór drugiego projektu
Konsultacje nt. drugiego projektu (wstępny konspekt)
Finalny konspekt realizacji zadania
Konsultacje
Konsultacje
Wstępna implementacja
Implementacja
Wyniki wstępne
Konsultacje
Wojciech Stokowiec
Sieci Neuronowe
Informacje wstępne
Zasady zaliczenia
Wstępny harmonogram
Projekty
Wstępny harmonogram
Rok 2016
12.01.2016
19.01.2016
26.01.2016
Wyniki zaawansowane
Wstępne oddanie: programu i raportu
Oddanie ostatecznej wersji programu i raportu
Wojciech Stokowiec
Sieci Neuronowe
Informacje wstępne
Zasady zaliczenia
Wstępny harmonogram
Projekty
Projekt 1
Projekt 2
Zaprezentować i zwizualizować działanie sieci typu MLP uczonej
algorytmem online/stochastic Backpropagation with momentum.
Aplikacja ma umożliwiać zdefiniowanie:
Rodzaju problemu (klasyfikacja lub regresja).
Liczby warstw i neuronów ukrytych w każdej warstwie (pełne
połączenia pomiędzy warstwami).
Funkcji aktywacji (unipolarnej lub bipolarnej).
Obecności progu aktywacji (ang. bias).
Wartości współczynnika nauki.
Wartości współczynnika bezwładności.
Liczby iteracji.
Wojciech Stokowiec
Sieci Neuronowe
Informacje wstępne
Zasady zaliczenia
Wstępny harmonogram
Projekty
Projekt 1
Projekt 2
Proponowane tematy drugiego projektu
Implementacja word2vec’a w dwóch wersjach (skip-gram
i continuous-bag-of-word).
Klasyfikacja cyfr na podstawie zbioru MNIST, porównanie
MLP i Convolutional Neural Network.
Modelowanie arkusza zleceń i HFT za pomocą wybranej sieci.
Zastosowanie RNN do analizy sentymentu.
Zastosowanie LSTM, klasyfikacja recenzji IMDB na
pozytywne i negatywne.
Wybrany konkurs z kaggle.com.
Wojciech Stokowiec
Sieci Neuronowe
Informacje wstępne
Zasady zaliczenia
Wstępny harmonogram
Projekty
Projekt 1
Projekt 2
Dziękuję za uwagę
Wojciech Stokowiec
Sieci Neuronowe