1. Bolsmanning mashina usuli Xopfild tarmog‘iga quyidagilarga imkon beradi

1. Bolsmanning mashina usuli Xopfild tarmog‘iga quyidagilarga imkon beradi:
tarmoq falajidan qoching
2. Qarorlarni shakllantirish jarayonida qarorlar daraxti qanday sharoitlarda qo‘llaniladi
Noaniqlik qarshisida.
3. Xavf sharoitida qarorni shakllantirish uchun qanday vositalardan foydalaniladi
Maqsad daraxti.
4. Akkreditatsiya usuli quyidagilardan iborat:
eng yuqori va eng past NET qiymatlari bilan ikkita neyronning faollashishi
5. Neokognitronning turli qatlamlarida yotuvchi murakkab tugunlarning farqi nimada?
kompleks tugunlarning har bir qatlami oldingisiga qaraganda kirish tasvir maydonining kengroq maydoniga javob beradi
6. Perseptronning kirishiga a vektorni beramiz. Og‘irlikni qachon kamaytirish kerak?
agar chiqish 1 bo‘lsa, lekin sizga 0 kerak bo‘lsa
7. "Kirish ma’lumotlarining tavsifi" ga kiritilgan ma’lumotlarni ko‘rsating.
Kirish hujjatlari ro‘yxati.
8. Agar x vektor teskari tarqalish tarmog‘ining o‘rganish algoritmida tarmoqning kirishiga berilsa, u holda kerakli chiqish bo‘ladi.
vektor u, bu x vektoriga o‘xshash barcha vektorlar uchun mos yozuvlar
9. Neokognitronni o‘rgatishning qaysi turidan foydalanish mumkin?
"O‘qituvchi nazorat ostida o‘rganish "
10. Bolsman o‘qitishida sun’iy haroratning ahamiyati qanday?
o‘rganish algoritmining farqlanish tezligini nazorat qilish
11. Maqsad daraxti uchun nima ko‘rsatilmagan
C4 holati uchun ishonch omili.
12. Agar tarmoq ikkita oraliq qatlamni o‘z ichiga olsa, u modellashtiradi:
birinchi qatlamning har bir yashirin elementi uchun bitta qavariq "og‘irlik"
13. Teskari aloqasiz tarmoq deb, ... tarmoqqa aytiladi.
sinaptik aloqalarga ega
14. Biz X mashq vektorini ishga tushurganda. Qaysi holatda vazn qiymatlarini o‘zgartirish kerak emas?
agar perseptron signali to‘g‘ri javobga mos kelsa