Ответы на вопросы из коллекции "💼 База ответов к тесту КМ-2: сновные концепции искусственных нейронных сетей. Персептрон. Нейронные сети Кохонен (Курс Нейрокомпьютеры и их применение) 📊"

не способен разделить плоскость на две полуплоскости так, чтобы осуществить классификацию входных сигналов по классам А и В
выделяет на поверхности области входных сигналов А и В
не способен разделить пространство на плоскости и классифицировать входные сигналы по видам А и В
разделяет любую поверхность в зависимости от класса входных сигналов на А и В

Ответ за 11 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-42%

Вопрос №296491

Вопрос есть в коллекциях

Возрождение интереса к нейронным сетям связано в большей степени со сравнительно недавним открытием

новых функций активации нейронов
новых градиентных методов
методов обучения многослойных сетей
новых материалов для создания вычислительных элементов

Ответ за 11 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-47%

Вопрос №296479

Вопрос есть в коллекциях

Для формирования требуемых выходных векторов после разделения входных векторов на классы используют нейроны

слоя Питтса
слоя Уидроу
слоя Кохонена
слоя Гроссберга

Ответ за 10 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-47%

Вопрос №296492

Вопрос есть в коллекциях

Основой для изучения многих других типов искусственных нейронных сетей является

теория полносвязных сетей
теория персептронов
теория сетей с обратными связями
теория аналоговых сетей

Ответ за 10 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-42%

Вопрос №296484

Вопрос есть в коллекциях

К предварительной обработке входных сигналов для нейронной

нормализация
аппроксимация
использование модуля для значений
интерполяция
сети относится

Ответ за 11 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-47%

Вопрос №296486

Вопрос есть в коллекциях

Слой Кохонена функционирует по правилу

«с ним или на нём»
«лежачего не бьют>
«победитель получает все>
«кто успел, тот и съел»

Ответ за 10 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-42%

Вопрос №296487

Вопрос есть в коллекциях

Устранить недостатки персептрона позволяет использование функции активации

единичного скачка
сигмоидальная
суммирующая
ступенчатая

Ответ за 11 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-42%

Вопрос №296497

Вопрос есть в коллекциях

Что НЕ является областью применения сетей встречного распространения

сжатие данных (с потерями)
образов (ассоциативная память)
распознавание образов
восстановление
управление объектами

Ответ за 11 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-47%

Вопрос №296495

Вопрос есть в коллекциях

Для решения проблем неравномерного распределения входных векторов в сетях встречного распространения НЕ используют

Умножение входных векторов
Изменение числа корректируемых нейронов
Метод выпуклой комбинации (convex combination method)
Наделение нейронов «чувством справедливости»

Ответ за 10 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-42%

Вопрос №296490

Вопрос есть в коллекциях

Если для классификации обучающей выборки можно подобрать набор элементарных нейронов, в котором существует решение, то решение будет достигнуто

за конечный промежуток времени
после стабилизации решения
в ходе эволюции нейронов
с использованием всех нейронов в равной степени

Ответ за 11 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-47%

Вопрос №296482

Вопрос есть в коллекциях

Слой Кохонена

требует обучения с учителем
зависит от входных векторов
зависит от структуры сети
является самообучающимся

Ответ за 10 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-47%

Вопрос №296489

Вопрос есть в коллекциях

Первоначально модель персептрона была создана для

для распознавания изображений, подвергаемых сдвигам и поворотам
решения задач прогнозирования
аппроксимации функций
решения задач управления

Ответ за 10 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-47%

Вопрос №296499

Вопрос есть в коллекциях

При обучении с учителем в искусственной нейронной сети встречного распространения подвергаются подстройке только те веса нейронов, которые соединены с ненулевым нейроном Кохонена в

в выходном слое
скрытом слое
слое Хопфилда
слое Гроссберга

Ответ за 10 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-47%

Вопрос №296498

Вопрос есть в коллекциях

При обучении слоя Кохонена (в искусственной нейронной сети встречного распространения) на выходе нейрона с максимальным значением взвешенной суммы формируется уровень

логического «И»
логического дополнения
логической <<1>
логического <0>

Ответ за 10 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-47%

Вопрос №296496

Вопрос есть в коллекциях

Выявил жесткие ограничения возможностей однослойных персептронов и их обучения

Розенблатт
Кохонен
Минский
Питтс

Ответ за 10 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-47%

Вопрос №296481

Вопрос есть в коллекциях

Однослойный персептрон, состоящий из одного нейрона с двумя входами, не может реализовать логическую функцию

логическое Или
исключающее ИЛИ
логическое И
логическое НЕ

Ответ за 10 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-47%

Вопрос №296493

Вопрос есть в коллекциях

В элементе сумматора ≥ в искусственном нейроне происходит

суммирование каждого входа х, на вес w
суммирование каждого входа х, на вес w, и умножение взвешенных входов
умножение каждого входа х, на вес w, и суммирование взвешенных входов
умножение взвешенных входов

Ответ за 10 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

-47%

Вопрос №296488

Вопрос есть в коллекциях

Систематическое изучение искусственных нейронных сетей в 40х годах XX века было произведено

Маккалохом и Питтсом
Кохоненом и Минским
Хопфилдом и Хэммингом
Розенблаттом и Уидроу

Ответ за 10 руб. Подробнее

Ответ верный?

Да Нет

Сбросить фильтрОшибка?

Показать быстрые кнопки

Сбросить настройки

Отметить/снять все

Не нашли ответа на свой вопрос?

Добавить ответ

Ведь так и так найдёте ответ для своей учёбы 😉

Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.

Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.

Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.

Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.

Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.

Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.

Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.

Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.

Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.

Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.

Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.

Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.