Для студентов ИДДО НИУ «МЭИ» по предмету Нейрокомпьютеры и их применениеКМ-2. Основные концепции искусственных нейронных сетей. Персептрон. Нейронные сети Кохонена. Тестирование - 100%КМ-2. Основные концепции искусственных нейронных сетей. Персептрон. Нейронные сети Кохонена. Тестирование - 100%
2025-03-022025-03-02СтудИзба
💯Ответы к КМ-2: Основные концепции искусственных нейронных сетей. Персептрон. Нейронные сети Кохонена (Курс Нейрокомпьютеры и их применение)🔥
Описание
Курс Нейрокомпьютеры и их применение - КМ-2. Основные концепции искусственных нейронных сетей. Персептрон. Нейронные сети Кохонена. Тестирование - 100%
🔴 Другие тесты и КМ по этому предмету 💯
⁉️ Отдельные вопросы по предмету 💯
➡️ Помощь со сдачей ⬅️
![]()
Список вопросов:
1 Для формирования требуемых выходных векторов после разделения входных векторов на классы используют нейроны
2 Персептрон, состоящий из одного нейрона с двумя входами
3 Однослойный персептрон, состоящий из одного нейрона с двумя входами, не может реализовать логическую функцию
4 Слой Кохонена
5 К предварительной обработке входных сигналов для нейронной сети относится
6 В нейронных сетях встречного распространения классифицирует входные векторы в группы схожих
7 Слой Кохонена функционирует по правилу
8 Устранить недостатки персептрона позволяет использование функции активации
9 Систематическое изучение искусственных нейронных сетей в 40х годах XX века было произведено
10 Первоначально модель персептрона была создана для
11 Если для классификации обучающей выборки можно подобрать набор элементарных нейронов, в котором существует решение, то решение будет достигнуто
12 Возрождение интереса к нейронным сетям связано в большей степени со сравнительно недавним открытием
13 Основой для изучения многих других типов искусственных нейронных сетей является
14 В элементе сумматора Σ в искусственном нейроне происходит
15 После обучения в нейронной сети встречного распространения реализуется свойство
16 Для решения проблем неравномерного распределения входных векторов в сетях встречного распространения НЕ используют
17 Выявил жесткие ограничения возможностей однослойных персептронов и их обучения
18 Что НЕ является областью применения сетей встречного распространения
19 При обучении слоя Кохонена (в искусственной нейронной сети встречного распространения) на выходе нейрона с максимальным значением взвешенной суммы формируется уровень
20 При обучении с учителем в искусственной нейронной сети встречного распространения подвергаются подстройке только те веса нейронов, которые соединены с ненулевым нейроном Кохонена в
➡️ Помощь с ЛЮБЫМ предметом в МЭИ (ИДДО) ⬅️
➡️ Помощь с ЛЮБЫМ тестом в МЭИ (ИДДО) ⬅️
▶️ Помощь с ЛЮБОЙ практикой в МЭИ (ИДДО) ◀️
▶️ 📕 Помощь с ЛЮБОЙ ВКР в МЭИ (ИДДО) 📓 ◀️
🗝️ ▶️ Помощь с сессией под ключ 🗝️ ◀️ 🗝️
🔝 Скорее жми на нужную тебе ссылку 😉
🔴 Другие тесты и КМ по этому предмету 💯
⁉️ Отдельные вопросы по предмету 💯
➡️ Помощь со сдачей ⬅️
Список вопросов:
1 Для формирования требуемых выходных векторов после разделения входных векторов на классы используют нейроны
2 Персептрон, состоящий из одного нейрона с двумя входами
3 Однослойный персептрон, состоящий из одного нейрона с двумя входами, не может реализовать логическую функцию
4 Слой Кохонена
5 К предварительной обработке входных сигналов для нейронной сети относится
6 В нейронных сетях встречного распространения классифицирует входные векторы в группы схожих
7 Слой Кохонена функционирует по правилу
8 Устранить недостатки персептрона позволяет использование функции активации
9 Систематическое изучение искусственных нейронных сетей в 40х годах XX века было произведено
10 Первоначально модель персептрона была создана для
11 Если для классификации обучающей выборки можно подобрать набор элементарных нейронов, в котором существует решение, то решение будет достигнуто
12 Возрождение интереса к нейронным сетям связано в большей степени со сравнительно недавним открытием
13 Основой для изучения многих других типов искусственных нейронных сетей является
14 В элементе сумматора Σ в искусственном нейроне происходит
15 После обучения в нейронной сети встречного распространения реализуется свойство
16 Для решения проблем неравномерного распределения входных векторов в сетях встречного распространения НЕ используют
17 Выявил жесткие ограничения возможностей однослойных персептронов и их обучения
18 Что НЕ является областью применения сетей встречного распространения
19 При обучении слоя Кохонена (в искусственной нейронной сети встречного распространения) на выходе нейрона с максимальным значением взвешенной суммы формируется уровень
20 При обучении с учителем в искусственной нейронной сети встречного распространения подвергаются подстройке только те веса нейронов, которые соединены с ненулевым нейроном Кохонена в
➡️ Помощь с ЛЮБЫМ предметом в МЭИ (ИДДО) ⬅️
➡️ Помощь с ЛЮБЫМ тестом в МЭИ (ИДДО) ⬅️
▶️ Помощь с ЛЮБОЙ практикой в МЭИ (ИДДО) ◀️
▶️ 📕 Помощь с ЛЮБОЙ ВКР в МЭИ (ИДДО) 📓 ◀️
🗝️ ▶️ Помощь с сессией под ключ 🗝️ ◀️ 🗝️
🔝 Скорее жми на нужную тебе ссылку 😉
Характеристики ответов (шпаргалок) к заданиям
Учебное заведение
ИДДО НИУ «МЭИ» Номер задания
Теги
Просмотров
6
Качество
Идеальное компьютерное
Размер
2,17 Mb
Преподаватели
Список файлов
Вопрос (1).png
Вопрос (2).png
Вопрос (3).png
Вопрос (4).png
Вопрос (5).png
Вопрос (6).png
Вопрос (7).png
Вопрос (8).png
Вопрос (9).png
Вопрос (10).png
Вопрос (11).png
Вопрос (12).png
Вопрос (13).png
Вопрос (14).png
Вопрос (15).png
Вопрос (16).png
Вопрос (17).png
Вопрос (18).png
Вопрос (19).png
Вопрос (20).png
res.png
![Картинка-подпись](https://s.studizba.com/z.php?f=/uploads/fotos/podpt_100332_74122.png&w=1632&h=400&t=1")
Гарантия сдачи без лишних хлопот! ✅🎓 Ответы на тесты по любым дисциплинам, базы вопросов, работы и услуги для Синергии, МЭИ и других вузов – всё уже готово! 🚀 🎯📚 Гарантия качества – или возврат денег! 💰✅
meimei1337
02 марта в 17:56
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
