20. Tarmoq paralichi qaysi algoritm uchun xavfliroq?
oldinga tarqalish algoritmi
"Kirish maʼlumotlarining tavsifi" ga kiritilgan maʼlumotlarni koʻrsating.
✅ Birlamchi hujjatlarning tuzilishi tavsifi.
Barqarorlikni saqlagan holda lokal minimallardan qochish strategiyasi
✅ ogʻirlik qiymatlarini oʻzgartirishning katta boshlangʻich bosqichlari va bu bosqichlarning astasekin kamayishi
"Kirish maʼlumotlarining tavsifi" ga kiritilgan maʼlumotlarni koʻrsating.
✅ Kirish maʼlumotlarini kiritishni boshqarish usullari.
Neokognitronni oʻrgatishning qaysi turidan foydalanish mumkin?
❌ "Repetitor bilan mashgʻulot"
Neyron tarmoq yechimni shakllantirishda yordam berishi uchun nima qilish kerak:
✅ Misol orqali oʻrgating.
Teskari aloqasiz tarmoq deb, ... tarmoqqa aytiladi.
✅ baʼzi neyronlarning chiqishidan oldingi qatlamdan bir xil neyron yoki neyronning kirishlariga oʻtadigan sinaptik aloqalari yoʻq.
Agar berilgan Kohonen neyroni "gʻolib" boʻlsa, uning OUT qiymati
✅ birga teng
Neokognitronning turli qatlamlarida yotuvchi murakkab tugunlarning farqi nimada?
✅ murakkab tugunlarning har bir qatlami oldingisiga qaraganda kirish tasvirining koʻproq oʻzgarishiga taʼsir qiladi
Maqsad daraxti uchun nima koʻrsatilmagan
✅ 2-qoida uchun ishonch omili.
Biz X mashq vektorini ishga tushurganda. Qaysi holatda vazn qiymatlarini oʻzgartirishkerak emas?
✅ agar perseptron signali toʻgʻri javobga mos kelsa
Tormozlangan sinaptik bogʻlanishlarning ogʻirlik qiymatlari qanday boʻlishi kerak?
✅ oraliqdan teng qiymatlar (-1 / n, 0), bu yerda n - bir qatlamdagi neyronlar soni
Aniqlik sharoitida yechimni hosil qilish uchun qanday vositalardan foydalaniladi
✅ Maqsad daraxti
Neokognitronning turli qatlamlarida yotuvchi murakkab tugunlarning farqi nimada?
✅ kompleks tugunlarning har bir qatlami oldingisiga qaraganda kirish tasvir maydonining kengroq maydoniga javob beradi
Perseptronning kirishiga a vektorni beramiz. Ogʻirlikni qachon kamaytirish kerak?
✅ agar chiqish 1 boʻlsa, lekin sizga 0 kerak boʻlsa
Diskriminant funksiya deyiladi:
✅ istalgan sinf obʼektlari joylashgan obʼekt fazosining mintaqasida funksiya birga va ushbu hududdan tashqarida nolga teng boʻladi
Qarorlarni shakllantirish jarayonida qarorlar daraxti qanday sharoitlarda qoʻllaniladi
✅ Xavf oldi sharoitda.
Perseptronni oʻrganish algoritmi:
✅ oʻqituvchi nazorati ostida oʻrganish algoritmi
Perseptronning kirishi: