Загрузить файлы в «lab3»

lab3/3.3_image.ipynb

@@ -19,7 +19,9 @@
     "> а) для исходных данных из 5-ти классов;  \n",
     "> б) для исходных данных из 4-х классов.  \n",
     "> Провести визуализацию данных в скрытом слое каждой сети на плоскость и в 3-х мерное пространство.  Проанализировать полученные результаты. Выбрать и сохранить автоассоциативные ИНС, обеспечивающие наилучшее сжатие исходных данных.  \n",
-    "> 2. …  \n",
+    "> 2. Исследовать возможности ИНС по прогнозированию поведения нелинейных динамических систем (построение странного аттрактора) на примере отображения Хенона. Аттрактор Хенона может быть получен из уравнений $x_{n+1} = 1 - \\alpha x_{n}^2 + y_{n}$ и $y_{n+1} = \\beta x_{n}$, где $α = 1.4$, $β = 0.3$.\n",
+    "> Для прогнозирования предлагается использовать многослойный персептрон и сеть с радиально-базисными функциями.\n",
+    "> Постройте также прогноз курса доллара на один день вперед. В качестве исходных данных загрузить актуальные данные с сайта центрального банка России (http://www.cbr.ru).\n",
     "> 3. Решить задачу распознавания 9-ти изображений самолетов. Исходные данные (файлы avia1.bmp, …, avia9.bmp) необходимо предварительно преобразовать в набор векторов со значениями признаков 0 или 1. Обученная нейронная сеть должна правильно определять модель самолета и его класс (истребитель/бомбардировщик). Принадлежность модели к определенному классу выбирается студентом самостоятельно."
    ]
   },