Тестлар ҳисоблаш тажрибаси

95.Нейрон тўрининг синаптик вазнлари – бу...
Нейрон тўрини ўргатишда олинган кириш ва чиқиш сигналларининг вазнлари.
Ўргатиш жараёнида созланадиган нейронларнинг чиқиш сигналларининг вазнлари.
Ўргатиш жараёнида хатони минималлаш критерияси бўйича созланадиган вазнлари.
Қийматлари итератив ўрганиш жараёнида бошланғич яқинлашувга боғлиқ бўлган яширинган қатламлар нейронларининг вазнлари.
96.Нейрон тўрини ўргатиш – бу ...
Синаптик вазнларни ҳисоблаш ва нейрон тўри конфигурациясини танлаш.
Берилган конфигурациядаги нейрон тўри учун нейрон вазнларини созлаш жараёни
Сунъий нейрон тўри конфигурациясини танлаш ва ўрганиш хатосини минималлаш.
Ихтиёрий конфигурациядаги нейрон тўри учун нейрон вазнларини созлаш жараёни
97.Нейрон тўрида ва компьютер программаси ёрдамида масала ечиш нима билан фарқланади?
Нейрон тўри ўрганиш натижалари бўйича ечим қабул қилади, компьютер программаси эса унга жойланган алгоритм бўйича.
Нейрон тўри компьютер программасидан фарқли равишда аппарат кўринишида амалга оширилиши мумкин.
Нейрон тўри ҳар доим параллель алгоритм кўринишида амалга оширилади.
Ҳеч қандай фарқ қилмайди, чунки нейрон тўри компьютер программасининг таркибий қисми ҳисобланади.
98.Номинал аломатлар қийматларини синфга ажратишда ишлатиш мумкинми?
Ҳа мумкин – бунда хар бир градация синф номи бўлади
Кендел коэффициентлари 0.5 дан катта бўлганда мумкин
Ҳа, агар градациялар қиймати мустақил тизимни ҳосил қилса
Йўқ, чунки номинал аломатлар энтропияси нольга яқин
99.Турли ҳил аломатлар фазосида объектлар ўртасида яқинлик ўлчови мавжудми?
*Ҳа мумкин агарда барча аломатлар ягона ўлчов шкаласига ўтказилса ёки ҳар бир миқдорий аломат бўйича атрофлар тизимини( топологиясини) аниқлаш мумкин бўлса
Йўқ мумкин эмас, чунки миқдорий аломатларни маълумот ўлчами номинал аломатларга қараганда ҳаддан ташқари катта
Йўқ, мумкин эмас, чунки яқинлик ўлчамини ҳисоблаш учун ҳар бир турли тоифадаги аломатлар ҳиссасини баҳолаш мумкин эмас
Ҳа мумкин, чунки ихтиёрий тоифадаги аломатлар ўртасида яқинлик ўлчамини мавжуд