Tantárgy adatlapja

Tárgy neve: Celluláris és Konvolúciós Neurális Hálózatok
Tárgy kódja: P_DO_0231
Óraszám: N: 2/2/0, L: 0/0/0
Kreditérték: 6
Az oktatás nyelve: magyar
Követelmény típus: Vizsga
Felelős kar: ITK
Felelős szervezeti egység: ITK Doktori és Habilitációs Iroda
Tárgyfelelős oktató: Dr. Zarándy Ákos
Tárgyleírás:

  • 1.Notation, definitions, and mathematical foundation 2.Characteristics and analysis of simple CNN templates 3.Simulation of the CNN dynamics 4.Binary CNN characterization via Boolean functions 5.Uncoupled CNNs: unified theory and applications 6.Introduction to the CNN Universal Machine 7.Back to basics: Nonlinear dynamics and complete stability 8.The CNN Universal Machine(CNN-UM) 9.Template design tools 10.CNNs for linear image processing 11.Coupled CNN with linear synaptic weights 12.Uncoupled standard CNNs with nonlinear synaptic weights 13.Standard CNNs with delayed synaptic weights and motion analysis 14.Visual microprocessors – analog and digital VLSI implementation of the CNN Universal Machine 15.CNN models in the visual pathway and the ‘‘Bionic Eye”
  • Selected required and recommended list of publications: Cellular Neural Networks and Visual Computing: Foundations and Applications by Leon O. Chua (Author), Tamas Roska (Author) Publisher ? : ? Cambridge University Press (August 22, 2005) ISBN-13: 978-0521018630 ISBN-10: 0521018633 

A tárgy az alábbi képzéseken vehető fel

Roska Tamás Műszaki és Természettudományi Doktori Iskola képzése IDNI-AIMTX Doktori képzés (PhD/DLA) (Nftv. 114 (2)) Nappali angol 8 félév ITK
Roska Tamás Műszaki és Természettudományi Doktori Iskola képzése IDNI-IMTX Doktori képzés (PhD/DLA) (Nftv. 114 (2)) Nappali magyar 8 félév ITK
Széchenyi 2020 - Magyarország Kormánya - Európai Unió, Európai Regionális Fejlesztési Alap - Befektetés a Jövőbe