Нейросетевые технологии. Каширина И.Л. - 67 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВГУ | Воронеж

Составители: 

Рубрика: 

67
5. Какие значения могут принимать весовые коэффициенты в сети обратного
распространения?
a) Только положительные
b) Как положительные, так и отрицательные
c) Только отрицательные
6. К какому классу сеть Кохонена с весовой матрицей
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
=
5.0
2.0
4.0
8.0
6.0
5.0
W
отнесет
входной вектор
)4.0,7.0,8.0(=X ?
a) К первому
b) Ко второму
c) Ни к одному из двух
7. На вход сети Кохонена с весовой матрицей
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
−−=
2.2
1
1.0
0.7
4
6.0
W
поступает обу-
чающий вектор
)3.2,4.1,2.0( −=X . Что произойдет со значениями второго
столбца матрицы W в результате шага процедуры обучения (коэффициент
скорости обучения
5.0=
α
)?
a) Не изменятся
b) Примут вид: (0.15, –1.2, 2.25)
c) Примут вид (0.3, –2.2, 5.5)
d) Примут вид (0.11, –1.1, 2.21)
8. Какой будет весовая матрица сети Хопфилда, запоминающей единственный
вектор
)1,1,1,1( −=X ?
a)
⎟
⎟
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
−−
−
−
−
−
=
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
W
b)
⎟
⎟
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
−
−
−
−
=
0
1
1
1
1
0
1
1
1
1
0
1
1
1
1
0
W
c)
⎟
⎟
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
−−
−
−
−
−
=
0
1
1
1
1
0
1
1
1
1
0
1
1
1
1
0
W
9. Найдите устойчивое состояние (выход) сети Хопфилда с весовой матрицей
⎟
⎟
⎟
⎠
⎞
⎜
⎜
⎜
⎝
⎛
−
−
−
−=
0
2
2
2
0
2
2
2
0
W
, на вход которой поступает вектор )1,1,1( −−
=
X
a) (–1, 1,–1)
b) (1, –1, 1)
c) (1, –1, –1)
d) (–1, –1, –1)
10. Сколько образцов можно сохранить в сети Хопфилда (не используя проце-
дуру ортогонализации), если размерность входного вектора равна 10?
a) 1 
5. Какие значения могут принимать весовые коэффициенты в сети обратного
   распространения?
   a) Только положительные
   b) Как положительные, так и отрицательные
   c) Только отрицательные
                                                        ⎛ 0.5 0.4 ⎞
                                                        ⎜         ⎟
6. К какому классу сеть Кохонена с весовой матрицей W = ⎜ 0.6 0.2 ⎟ отнесет
                                                        ⎜ 0.8 0.5 ⎟
                                                        ⎝         ⎠
   входной вектор X = (0.8, 0.7, 0.4) ?
   a) К первому
   b) Ко второму
   c) Ни к одному из двух
                                                   ⎛ 0.6 0.1 ⎞
                                                   ⎜         ⎟
7. На вход сети Кохонена с весовой матрицей W = ⎜ − 4 − 1 ⎟ поступает обу-
                                                   ⎜ 7.0 2.2 ⎟
                                                   ⎝         ⎠
   чающий вектор X = (0.2, − 1.4, 2.3) . Что произойдет со значениями второго
   столбца матрицы W в результате шага процедуры обучения (коэффициент
   скорости обучения α = 0.5 )?
   a) Не изменятся
   b) Примут вид: (0.15, –1.2, 2.25)
   c) Примут вид (0.3, –2.2, 5.5)
   d) Примут вид (0.11, –1.1, 2.21)
8. Какой будет весовая матрица сети Хопфилда, запоминающей единственный
   вектор X = (1,−1, 1, 1 ) ?
       ⎛ 1    −1 1    1⎞           ⎛ 0    −1 1 1 ⎞            ⎛ 0    −1 1    1⎞
       ⎜                ⎟          ⎜               ⎟          ⎜                ⎟
       ⎜−1     1 − 1 − 1⎟          ⎜−1     0 1 − 1⎟           ⎜−1     0 − 1 − 1⎟
a) W = ⎜                    b) W = ⎜                   c) W = ⎜
          1   −1 1 1 ⎟                1    1 0 1⎟                1   −1 0 1 ⎟
       ⎜⎜               ⎟          ⎜⎜              ⎟          ⎜⎜               ⎟
        ⎝ 1   − 1 1 1 ⎟⎠            ⎝ 1   − 1 1 0 ⎟⎠           ⎝ 1   − 1 1 0 ⎟⎠
9. Найдите устойчивое состояние (выход) сети Хопфилда с весовой матрицей
       ⎛ 0 −2 2 ⎞
       ⎜           ⎟
   W = ⎜ − 2 0 − 2 ⎟ , на вход которой поступает вектор X = (1,−1, − 1 )
       ⎜ 2 −2 0 ⎟
       ⎝           ⎠
   a) (–1, 1,–1)
   b) (1, –1, 1)
   c) (1, –1, –1)
   d) (–1, –1, –1)
10. Сколько образцов можно сохранить в сети Хопфилда (не используя проце-
   дуру ортогонализации), если размерность входного вектора равна 10?
   a) 1

                                       67

Страницы