Составители:
Рубрика:
40
32. Каковы основные отличия описания работы мозга и тради-
ционного компьютера? Назовите их.
33. Что такое искусственная нейронная сеть?
34. Что такое нейрокомпьютер и нейрокомпьютинг?
35. Как можно описать структуру нейрокомпьютера?
36. Какие режимы можно выделить при использовании нейро-
компьютера?
37. Как классифицируются задачи, решаемые человеком по
признаку формализуемости?
38. Какие принципы используются при классификации нейрон-
ных сетей?
39. В чем заключается смысл задачи распознавания?
40. Что такое метрика?
41. Что такое разделяющая прямая? Каким уравнением она
описывается?
42. Каким уравнением описывается разделяющая гиперплоскость?
43. Как выполняется классификация с помощью линейной ма-
шины?
44. Каково определение искусственного нейрона?
45. Из каких частей состоит искусственный нейрон?
46. Какие варианты активационной функции могут быть ис-
пользованы?
47. Как выглядит искусственный нейрон для реализации функ-
ции AND?
48. Каков искусственный нейрон для реализации функции OR?
49. В чем заключается проблема линейной разделимости и как
она решается?
50. Какова нейронная реализация функции XOR?
51. Как связаны число слоев нейронов и сложность решаемых
задач при двух входных переменных?
52. Как формулируется правило обучения Хебба?
53. В чем особенности способа обучения входной звезды Гросс-
берга?
54. В чем особенности способа обучения выходной звезды Гросс-
берга?
55. Каковы три основные парадигмы обучения нейронных сетей?
56. Чем отличается детерминированное обучение от стохастиче-
ского?
57. Какие операции могут выполняться при предварительной
обработке обучающих данных для нейросети?
58. Как оценить качество обучения нейросети?
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 38
- 39
- 40
- 41
- 42
- …
- следующая ›
- последняя »
