![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Неверно
13. На рисунке изображена нейронная сеть. Как можно классифицировать эту сеть?
Персептрон; Полносвязная слоистая нейронная сеть; Слоистая нейронная сеть без обратных связей; Нейронная сеть с обратными связями;
14. В каких областях нейронные сете могут иметь серьезные преимущества перед другими крмпьютерными методами анализа?
Там, где есть достаточно большое число обучающих примеров. Нейрокомпьютер учится нужно только формировать учебные задачники;
Там, где нужен аналог человеческой интуиции для распознавания образов т. е. для таких задач, для которых обычно трудно сочинить явный алгоритм;
Там, где требуется точное решение задачи, которое обычно трудно достичь, используя традиционные статистические методы;
Там, где требуется быстрое решение проблемы с небольшими вложениями;
15. Обсуждается проблема обучения нейронной сети. Найдите правильные соответствия.
Способность сети давать близкий к правильному результат для входных объектов, которых не было в обучающем множестве.: обобщение Чрезмерно точная подгонка ответов сети по данным обучающей выборки: переобучение Сеть самостоятельно формирует свои выходы, адаптируясь к поступающим на ее входы сигналам.: обучение без учителя Вместо того чтобы обобщить известные примеры, сеть запомнила их.: переобучение
16. Что является задачей обучения нейронной сети?
Минимизация ошибки обучения на обучающей выборке; Минимизация ошибки на кросс-проверочном множестве; Минимизация ошибки на тестовом множестве; Минимизация ошибки обобщения;
17. Оцените минимальное число нейронов в скрытых слоях, если объем выборки равен 150, размерность входного сигнала – 4; размерность выходного сигнала 1.
Решение:
где L – число нейронов в скрытых слоях; N – объем выборки; n – число входов; m – число выходов;
Значит, минимальное число нейронов равно:
Ответ: 10
18. На рисунке ниже показана карта Кохонена для задачи кластеризации итогов голосования избирателей по 21 федеральному округу в ходе выборов в госдуму в 2003 г (оставлено только три кластера). Каждая точка в этих окнах соответствует одной партии (выделенная точка соответствует партии КПРФ). Раскраска в окне Кластеры произведена по номерам кластеров и большого смысла не имеет (цвета кластеров программа выбирает произвольно, как и номера кластеров). А какой смысл имеет раскраска окна Верх_Исетский?
Раскраска определяет число объектов, попавших в кластер в данном избирательном округе; Раскраска определяет число голосов, отданных за партии, попавшие в данный кластер в данном округе; Раскраска определяет кластеризацию партий в данном избирательном округе;
|