Dariusz+Górski

Porównanie standardowych technik uczenia sieci neuronowych z algorytmem Leabra stosowanym w symulatorze Emergent.
W szczególności próba uzasadnienia k-separowalności.

Przeprowadzone badania algorytmu Leabra
Rozpoznawanie wzorców: Badanie logicznych zależności binarnych Implementacja algorytmu w najprostszej postaci bez żadnych dodatkowych parametrów
 * rozpoznawanie linii
 * rozpoznawanie cyfr
 * XOR w Emergencie
 * sprawdzenie zachowania metody HCL dla XORa - obserwacje
 * Problem separowalności problemu parzystości 4D - podział na klasy zawierające 1 i 2 jedynki oraz resztę

Eksperymenty w Emergencie:
 * XOR 4D

Neurony okienkowe
 * próba stworzenia w Emergencie zakończona niepowodzeniem
 * do zaimplementowania w normalny sposób

Pliki Emergenta (stare, nieaktualne)

 * [[file:2D_XOR_2.proj]] - projekt Emergenta, sieć Leabra 2-4-1 dla problemu XOR 2D
 * [[file:XOR_4D.proj]]- projekt Emergenta, różne sieci Leabra dla problemu XOR 4D, opisane na podstronie XOR 4D

Emergent Tutorial - opis jak trenować/testować projekty emergenta gdy nie mają dedykowanego interfejsu użytkownika

=Praca magisterska=

Wersja finalna, oddana do dziekanatu, oprawiona i dostarczona:

=Pliki projektów=