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

1. Maqsad daraxti uchun nima ko‘rsatilmagan

 2-qoida uchun ishonch omili.

2. Barqarorlikni saqlagan holda lokal minimallardan qochish strategiyasi

 og‘irlik qiymatlarini o‘zgartirishning katta boshlang‘ich bosqichlari va bu bosqichlarning asta-sekin kamayishi

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

 Kirish ma’lumotlarini kiritish usullari.

4. Berilgan postsinoptik neyronning tormozlanib kirishida og‘irligining ortishi quyidagilarga bog‘liq.

 qo‘zg‘atuvchi presinoptik neyronning chiqish signali va uning tormozlanishdagi og‘irligi

5. Neokognitronning turli qatlamlarida yotuvchi murakkab tugunlarning farqi nimada?

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

6. O‘rganish deyiladi:

 vazn qiymatlarini sozlash tartibi

7. Agar berilgan Kohonen neyroni "g‘olib" bo‘lsa, uning OUT qiymati

 birga teng

8. Tormozlangan sinaptik bog‘lanishlarning og‘irlik qiymatlari qanday bo‘lishi kerak?

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

9. Noaniqlik sharoitida yechimni shakllantirish uchun qanday vositalardan foydalaniladi

 Noma’lum to‘plamlar.

10. Bolsmanning mashina usuli Xopfild tarmog‘iga quyidagilarga imkon beradi:

 Lokal minimumlardan qochish

11. Qarorlarni shakllantirish jarayonida qarorlar daraxti qanday sharoitlarda qo‘llaniladi

 Xavf oldi sharoitda.

12. Loteral-tormozlash jarayoni buni ta’minlaydi

 tanib olish qatlamida faqat neyron qatlam o‘ramasi maksimal bo‘lgan neyron hayajonlanib o‘zgaradi

13. Diskriminant funksiya deyiladi:

 istalgan sinf ob’ektlari joylashgan ob’ekt fazosining mintaqasida funksiya birga va ushbu hududdan tashqarida nolga teng bo‘ladi