18. Perseptronning kirishiga a vektorni beramiz. Og‘irlikni qachon kamaytirish kerak?
agar chiqish 1 bo‘lsa, lekin sizga 0 kerak bo‘lsa
"O‘qituvchi bilan."
20. Agar tarmoqda yashirin qatlamlarda neyronlar juda ko‘p bo‘lsa, u holda:
tarmoq vazifani hal qilish uchun etarlicha moslashuvchan bo‘lmasligi mumkin
1. Perseptronning kirishiga a vektorni beramiz. Og‘irlikni qachon kamaytirish kerak?
agar chiqish 1 bo‘lsa, lekin sizga 0 kerak bo‘lsa
2. Akkreditatsiya usuli quyidagilardan iborat:
eng yuqori NET qiymatiga ega bo‘lgan faqat bitta Kohonen neyronining faollashishi
3. Koxonenning neyroni "g‘olib" deb hisoblanadi.
minimal NET qiymati bilan
4. O‘zaro kross tekshirish mexanizmi quyidagilardan iborat:
o‘qitish juftliklarining bir qismini zaxiraga olish va ulardan mashg‘ulot jarayonini mustaqil nazorat qilish uchun foydalanish
5. Perseptronning kirishi:
haqiqiy sonlardan tashkil topgan vektor
6. Agar berilgan Kohonen neyroni "g‘olib" bo‘lsa, uning OUT qiymati
birga teng
7. Neokognitronning turli qatlamlarida yotuvchi murakkab tugunlarning farqi nimada?
kompleks tugunlarning har bir qatlami oldingisiga qaraganda kirish tasvir maydonining kengroq maydoniga javob beradi
8. Agar x vektor teskari tarqalish tarmog‘ining o‘rganish algoritmida tarmoqning kirishiga berilsa, u holda kerakli chiqish bo‘ladi.
vektor x o‘zi
9. "Kirish ma’lumotlarining tavsifi" ga kiritilgan ma’lumotlarni ko‘rsating.
Kirish hujjatlari ro‘yxati.
10. Agar mashg‘ulot jarayonida qandaydir vazn nolga qaytarilgan bo‘lsa, u holda:
u nolga teng bo‘lmagan qiymatni qabul qilishi mumkin
11. Xavf sharoitida qarorni shakllantirish uchun qanday vositalardan foydalaniladi
Maqsad daraxti.
Do'stlaringiz bilan baham: |
