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

17. O‘rganish deyiladi:

 vazn qiymatlarini sozlash tartibi

18. "Kirish ma’lumotlarining tavsifi" ga kiritilgan ma’lumotlarni ko‘rsating.

 Birlamchi hujjatlarning tuzilishi tavsifi.

19. Noaniqlik sharoitida yechimni shakllantirish uchun qanday vositalardan foydalaniladi

 Noaniq to‘plamlar.

20. Tarmoq paralichi qaysi algoritm uchun xavfliroq?

 oldinga tarqalish algoritmi

1. 
   "Kirish maʼlumotlarining tavsifi" ga kiritilgan maʼlumotlarni koʻrsating.
   

✅ Birlamchi hujjatlarning tuzilishi tavsifi.

2. 
   Barqarorlikni saqlagan holda lokal minimallardan qochish strategiyasi
   

✅ ogʻirlik qiymatlarini oʻzgartirishning katta boshlangʻich bosqichlari va bu bosqichlarning astasekin kamayishi

3. 
   "Kirish maʼlumotlarining tavsifi" ga kiritilgan maʼlumotlarni koʻrsating.
   

✅ Kirish maʼlumotlarini kiritishni boshqarish usullari.

4. 
   Neokognitronni oʻrgatishning qaysi turidan foydalanish mumkin?
   

❌ "Repetitor bilan mashgʻulot"

5. 
   Neyron tarmoq yechimni shakllantirishda yordam berishi uchun nima qilish kerak:
   

✅ Misol orqali oʻrgating.

6. 
   Teskari aloqasiz tarmoq deb, ... tarmoqqa aytiladi.
   

✅ baʼzi neyronlarning chiqishidan oldingi qatlamdan bir xil neyron yoki neyronning kirishlariga oʻtadigan sinaptik aloqalari yoʻq.

7. 
   Agar berilgan Kohonen neyroni "gʻolib" boʻlsa, uning OUT qiymati
   

✅ birga teng

8. 
   Neokognitronning turli qatlamlarida yotuvchi murakkab tugunlarning farqi nimada?
   

✅ murakkab tugunlarning har bir qatlami oldingisiga qaraganda kirish tasvirining koʻproq oʻzgarishiga taʼsir qiladi

9. 
   Maqsad daraxti uchun nima koʻrsatilmagan
   

✅ 2-qoida uchun ishonch omili.

10. 
    Biz X mashq vektorini ishga tushurganda. Qaysi holatda vazn qiymatlarini oʻzgartirishkerak emas?
    

✅ agar perseptron signali toʻgʻri javobga mos kelsa

11. 
    Tormozlangan sinaptik bogʻlanishlarning ogʻirlik qiymatlari qanday boʻlishi kerak?
    

✅ oraliqdan teng qiymatlar (-1 / n, 0), bu yerda n - bir qatlamdagi neyronlar soni

12. 
    Aniqlik sharoitida yechimni hosil qilish uchun qanday vositalardan foydalaniladi
    

✅ Maqsad daraxti

13. 
    Neokognitronning turli qatlamlarida yotuvchi murakkab tugunlarning farqi nimada?
    

✅ kompleks tugunlarning har bir qatlami oldingisiga qaraganda kirish tasvir maydonining kengroq maydoniga javob beradi

14. 
    Perseptronning kirishiga a vektorni beramiz. Ogʻirlikni qachon kamaytirish kerak?
    

✅ agar chiqish 1 boʻlsa, lekin sizga 0 kerak boʻlsa

15. 
    Diskriminant funksiya deyiladi:
    

✅ istalgan sinf obʼektlari joylashgan obʼekt fazosining mintaqasida funksiya birga va ushbu hududdan tashqarida nolga teng boʻladi

16. 
    Qarorlarni shakllantirish jarayonida qarorlar daraxti qanday sharoitlarda qoʻllaniladi
    

✅ Xavf oldi sharoitda.

17. 
    Perseptronni oʻrganish algoritmi:
    

✅ oʻqituvchi nazorati ostida oʻrganish algoritmi

18. 
    Perseptronning kirishi:
    

✅ haqiqiy sonlardan tashkil topgan vektor

19. 
    Koxonenning neyroni "gʻolib" deb hisoblanadi.
    

✅ NET qiymatining maksimal qiymati bilan

20. 
    Tarmoq paralichi qaysi algoritm uchun xavfliroq?
    

✅ Koshi taqsimot algoritmi