Neurophysics
Docent: Bert Kappen

Het college neurofysica vindt elk najaar plaats. Met ingang van 2001 wordt de vorm en inhoud in overleg met de geinteresseerde studenten bepaald.
Het college is bedoeld voor 4e jaars studenten natuurkunde. Studenten van andere faculteiten en promovendi zijn echter ook welkom.
Er wordt gebruik gemaakt van een diktaat dat verkrijgbaar is bij het secretariaat van de afdeling Medische en Biofysica.

Het onderstaande collegerooster is indicatief en kan gedurende de cursus nog wijzigen.

1 sept 11 Inleiding neurobiologie Purves. Neuroscience
Koch: The membrane equation
Peretto: An introduction to the modeling of neural networks
2 sept 18 Stochastische neuronen en netwerken
Ergodiciteit 		Kappen: An introduction to stochastic neural networks
3 sept 25 Hopfield netwerken
Mean field theorie 		Hertz: Hoofdstuk 2 tot blz 32
Kappen: A simple mean field computation
oct 2 Vervalt
4 oct 9 Fase diagram SK model
Capaciteit Hopfield netwerk
Boltzmann Machines 		Kappen: An introduction to stochastic neural networks
Hertz: Hoofdstuk 2 en 7
okt 16 Herfstvakantie
5 okt 22
NB maandag!! 		Opgaven Hopfield netwerken en BMs
6 okt 30 Perceptrons Herz hoofdstuk 5 and correctie paragraaf 5.6
7 nov 6 Multi-layered perceptronsHerz hoofdstuk 6
8 nov 13 Ensemble learningHeskes: Improving confidence in neural networks
Prakticum Multi-layered perceptrons Om uit te pakken doe gunzip asci_vend.tar.gz; tar xvf asci_vend.tar; cd asci. Vervolgens volg de instructies in het diktaar pg. 143-152.
9 nov 20 Bespreking Prakticum Multi-layered perceptrons
Vragen uurtje
10 nov 27 Bayesiaanse methoden in neurale netwerken
Opgaven perceptrons		 MacKay hoofdstuk 13.1,13.2, 13.4
dec 4 Vervalt
11 dec 11 Grafische modellen
College door Wim Wiegerinck		 K. Murphy. A brief introduction to graphical models and Bayesian networks
F. Jensen. An introduction to Bayesian networks. Chapter 1 and 2.
12 dec 18 Mean field theorie voor grafische modellen
College door Wim Wiegerinck		 Chr. Bishop. Variational Learning in graphical models and neural networks
Kappen and Wiegerinck. Second order approximations for probability models
13 dec 11 Bayesiaanse methoden in neurale netwerken
Monte Carlo methoden 		MacKay hoofdstuk 16
MacKay hoofdstuk 21.3, 21.4, 23
14 dec 18 Opgaven MacKay 13.1, 13.6, 21.2, 21.3, 23.1
Overzicht onderzoek vakgroep

De opgaven zijn integraal onderdeel van de stof en zijn representatief voor het tentamen. Op de pagina van de recentelijk door ons verzorgde ASCI cursus kan matlab software worden opgehaald. Deze software illustreert de inhoud van de colleges 6-8,10-13.