Математические методы распознавания образов - ответы
Количество вопросов - 432
Квадратичная дискриминантная функция с n элементами имеет
Если два симметричных друг другу множества разделимы гиперплоскостью, то оптимальная разделяющая гиперплоскость
Задача скалярно селекции на основе проверки статистических гипотез решается путем оценивания
Выпуклые оболочки симметричных друг другу множеств, разделенных гиперплоскостью
Верно ли то, что число гиперплоскостей, достаточное для разделения любых точечных множеств точек общего положения неопределимо?
Из приведенных ниже записей выберите типы комитетов:
К составляющим частям линейной дискриминантной функции следует отнести
В двумерных задачах образы представляются
Функции Хаара на замкнутом сегменте [0,1] являются
Верно ли то, что если действительная матрица является унитарной, то она является ортогональной?
Всегда ли разрешима теоретико-множественная задача?
Верно ли то, что генерация признаков через линейные преобразования исходных измерений образов невозможна?
Является ли система тригонометрических функций полной системой функций?
Из предложенных ниже записей выделите типы селекции признаков:
Верно ли то, что множество, содержащее отрезок, соединяющий две произвольные внутренние точки, называется вогнутым?
Верно ли то, что в основе байесовского метода лежит предположение о существовании вероятностной меры на пространстве образов, которая либо известна, либо может быть оценена?
Верно ли то, что если задана полная ортогональная система функций одной переменной, то можно построить полную ортогональную систему функций любого числа переменных?
Как называется срединный перпендикуляр к отрезку, соединяющему пару точек в выпуклых оболочках обоих множеств?
Какими являются между собой базисные вектора?
Из предложенных ниже записей выделите те, которые соответствуют назначению систем машинного зрения:
Если емкость класса решающих функций конечна, то всегда имеет место
Пусть считается, что данных для определения вероятности принадлежности объекта каждому из классов достаточно. Тогда такие вероятности носят название
Эффективное кодирование необходимой для классификации информации, содержащейся в оригинальных данных, носит название
Верно ли утверждение, что выходной нейрон производит сечение гиперкуба, полученного в скрытом слое?
Что такое прецедент?
При применении "наивного" метода потенциальных функций рассматриваемые функции оказались соизмеримы. К чему это может привести?
Где достигается максимум функции П(ϕ)?
Вектор признаков принято называть
Существует ли классификатор по минимуму расстояния с недиагональной матрицей ковариации?
Выбор класса, к которому следует отнести вектор, зависит
Научная дисциплина, целью которой является классификация объектов по нескольким категориям или классам, носит название
Что является целью распознавания образов?
На чем основывается классификация объектов при распознавании образов?
По своей сути прецедент является
В каких интеллектуальных системах применяется задача распознавания образов?
Символьное распознавание - это распознавание
Для чего может применяться распознавание образов?
Измерения, используемые для классификации образов, называются
Совокупность признаков, относящихся к одному образу, называется
Отбор наиболее информативных признаков для классификации носит название
Если имеется множество векторов признаков, полученных для некоторого набора образов, но правильная классификация этих образов неизвестна, возникает задача
Кластеризация представляет собой
Предположение о существовании вероятностной меры на пространстве образов, которая либо известна, либо может быть оценена, лежит в основе
Какое правило принято называть байесовским?
В том случае, когда цена ошибок различного типа существенно различается, принято использовать
Возможно ли вычисление порога для минимальной вероятности ошибки?
Возможно ли присутствие матрицы потерь в двухклассовой задаче?
Каким отношением ограничена вероятность ошибки классификации задаче классификации по M классам?
Почему распределение Гаусса широко используется?
Если разделяющая поверхность является гиперповерхностью второго порядка, то байесовский классификатор является
Может ли матрица ковариации быть диагональной?
Существуют ли равновероятные классы с одинаковой матрицей ковариации?
Существует ли классификатор по минимуму расстояния с диагональной матрицей ковариации?
Построение линейной разделяющей гиперповерхности
Составляющей частью линейной дискриминантной функции считается
Верно ли то, что в двумерных задачах образы представляются точками на плоскости?
Верно ли то, что минимальное выпуклое множество, содержащее данное, принято называть выпуклой оболочкой?
Выпуклые оболочки двух множеств на плоскости пересекаются. Такие множества считаются линейно разделимыми. Верно ли такое утверждение?
Срединный перпендикуляр к отрезку, соединяющему пару точек в выпуклых оболочках обоих множеств, носит название
Что обозначает запись (X')T=(XT, 1)?
Верно ли то, что если выпуклая оболочка объединения множеств X1 и -X2 не содержит начала координат, то множества X1 и X2 являются разделимыми?
К составляющим частям обобщенной схемы нейрона следует отнестия
Если сумма выхода сумматора и порога больше нуля, то функция активации равна
Алгоритм персептрона представляет собой
Существуют ли в евклидовом пространстве два симметричных друг другу множества?
В евклидовом пространстве существуют два симметричных друг другу множества. Верно ли то, что они не могут быть разделены гиперплоскостью?
Верно ли то, что разделяющая гиперплоскость не может быть оптимальной?
Верно ли то, что если два симметричных друг другу множества разделены гиперплоскостью, то оптимальная разделяющая гиперплоскость существует, но не единственна, так как имеет "двойника"?
Верно ли то, что максимум функции П(ϕ) не может быть достигнут внутри сферы?
Максимум функции П(ϕ)
Верно ли то, что евклидово расстояние между парой ближайших точек в выпуклых оболочках симметричных друг другу множеств, разделенных гиперплоскостью невозможно определить?
Какой является оптимальная разделяющая гиперплоскость по отношению к отрезку, соединяющему ближайшие точки выпуклых оболочек симметричных друг другу множеств?
Верно ли то, что задача поиска пары ближайших точек может быть приведена к задаче квадратичного программирования?
Какое количество ограничений имеется в задаче квадратичного программирования?
В чем состоит алгоритм Гаусса-Зейделя?
Верно ли то, что использование булевой функции в качестве классификатора невозможно?
Нелинейный классификатор может быть построен
Каково значение функции and(x1, x2), если x1=0, а x2=1?
Каждый нейрон задает гиперплоскость, которая разделяет пространство
Скрытый слой нейронов делит пространство
Все вектора из каждого полиэдра отображаются
Верно ли то, что выходной нейрон может реализовывать бесконечное количество гиперплоскостей?
Для заданного конечного множества прецедентов всегда можно построить разбиение пространства признаков на полиэдры такое, что ни в каком полиэдре не окажется
Каждый нейрон второго слоя трехслойной нейронной сети описывает
Число нейронов второго слоя
Нейрон третьего слоя осуществляет
Верно ли то, что аргумент функции активации нейрона принимает значения в зависимости от индекса прецедента?
Верно ли то, что прецедент не может иметь поле притяжения?
Что образует каждая точка в пространстве признаков?
Производится ли поиск дискриминантной функции по обучающей последовательности?
Что является необходимым требованием для бесконечного ряда при применении общей рекуррентной процедуры?
Какой считается система тригонометрических функций?
Может ли обучающая последовательность быть выборкой конечного объема из пространства признаков?
Если речь идет о сходимости в вероятностном смысле, то такая сходимость может определяться
Верно ли то, что точки из обучающей последовательности являются независимыми случайными величинами?
Плотность двух наугад взятых из обучающей последовательности точек
Используется ли полином Эрмита в методе потенциальных функций?
Верно ли то, что основой байесовского метода являются статистические наблюдения?
Верно ли то, что цель байесовского метода состоит в разработке такого классификатора, который будет правильно определять наиболее вероятный класс для пробного образа?
Верно ли то, что основная задача байесовского метода состоит определении наиболее вероятного класса?
В чем основной смысл комитетного метода распознавания?
Существует ли комитет для несовместной системы?
Возможно ли существование разделяющего комитета в классе аффинных функционалов?
Каждая гиперплоскость должна иметь
Верно ли то, что существует разделяющий комитет аффинных функционалов, состоящий из не более чем m членов при нечетном m?
Определимо ли число гиперплоскостей, достаточное для разделения любых точечных множеств точек общего положения?
Зависит ли число гиперплоскостей, достаточное для разделения любых точечных множеств точек общего положения, от размерности множества?
Выделите из предложенных ниже записей те, которые могут быть использованы в виде эталонов:
Используются ли силуэты объектов в сцене при использовании машинного зрения?
Можно ли определить совпадение порядка букв, как критерий, применяемый при определении меры близости при рассмотрении строчных образов?
Соответствие между символами эталона и пробного образца должно быть
Какие из приведенных ниже утверждений соответствуют свойствам графа соответствия между символами эталона и пробного образца?
Какие ошибки могут возникать при решении задачи сравнения цепочек упорядоченных символов?
Верно ли то, что минимальное общее число изменений, вставок и потерь, требуемое для изменения образа A в образ B носит название редакторское расстояние?
Какие из предложенных ниже записей применяются для определения редакторского расстояния?
Как принято называть вершины контуров?
К основным направлениям обработки речи следует отнести:
Какие из предложенных ниже записей соответствуют направлениям обработки речи?
К составляющим частям ядра IWR-систем относят
Что определяет зависимость классов?
К приложениям, в которых может возникнуть необходимость выбора класса, к которому следует отнести вектор, следует отнести
Классификация векторов по классам называется
Верно ли то, что в основе контекстно-зависимой классификации лежит понятие байесовского классификатора?
Общая информация, которая присутствует в векторах, требует, чтобы классификация была организованна
Каково другое название вектора признаков?
Для чего может использоваться правило Марковской цепи?
В последовательности классов наблюдения
Функция плотности вероятностей в одном классе
Что представляет собой алгоритм Витерби?
Моделирование последовательности наблюдений как кусочно-стационарного процесса носит название
Что могут представлять собой высказывания в HMM?
Выявление признаков, которые имеют наилучшие классификационные свойства для конкретной задачи, называется
Процедура выделения из множества признаков меньшего подмножества с наилучшим сохранением информативности для классификации называется
Одной из основных причин сокращения числа признаков принято считать
Для чего применяется предобработка векторов признаков?
В каком случае признак может не обладать хорошими разделительными свойствами?
Дискриминантными свойствами обладают
Главный недостаток многих критериев отделимости классов - это
Стратегия называется "жадной", если она
Плавающий поиск базируется на стратегии
Пассивная селекция - это
Если матрица является положительно определенной, то ее собственные значения
Подпространство главных собственных значений
Базисными векторами унитарной симметрической матрицы являются
Имеет ли унитарная симметрическая матрица сопряженную матрицу?
К действиям, которые могут применяться при матриц преобразования Адамара и Хаара, следует относить
Применяется ли кронекерово произведение для формирования унитарной матрицы Адамара?
Результатом процесса дискретизации непрерывной функции в виде двумерного массива является
Распределение оттенков серого цвета среди пикселов в регионе называется
В качестве признаков, основанных на статистиках первого порядка, может использоваться
Что принято называть надежностью обучения классификатора?
Пусть f(x,a) - класс дискриминантных функций, где aªA - параметр. Каким образом можно определить число степеней свободы при выборе конкретной функции в классе?
Линейная дискриминантная функция с n элементами имеет
Сколько степеней свободы имеет квадратичная дискриминантная функция с 5 элементами?
С увеличением степеней свободы способность классификатора по разделению
Могут ли прецеденты быть результатами реализации случайных величин?
Из предложенных ниже записей выберите те, от которых зависит средний риск:
Из перечисленных ниже элементов выберите те, от которых не зависит эмпирический риск:
Чтобы полученное эмпирическое решающее хорошо работало (отражало общие свойства) для всех образов, в формуле присутствует
Как принято называть разбиение множества на два подмножества?
Проверка условия критерия равномерной сходимости по вероятности затрудняется
Универсальной характеристикой класса решающих функций является
Для определения многомерной плотности нормального распределения используют
Может ли коническое сечение являться разделяющей поверхностью?
Верно ли утверждение, что каждый нейрон задает гиперплоскость, которая разделяет пространство пополам?
Из предложенных ниже записей выделите те, которые можно считать ошибками при решении задачи сравнения цепочек упорядоченных символов:
Сколько ограничений имеет задача квадратичного программирования?
Аргументом функции активации является
Применима ли евклидова норма для линейной поверхности решения с диагональной матрицей ковариации?
Верно ли то, что биекция - это разбиение множества на два подмножества?
Величина, равная отношению числа пикселов с заданным уровнем интенсивности к общему числу пикселов в регионе носит название
Трехслойная нейронная сеть позволяет описать
К свойствам двудольного графа соответствия между символами эталона и пробного образца следует отнести
Одной из наиболее используемых моделей, описывающих зависимость классов, является
В евклидовом пространстве существуют два симметричных друг другу множества. Могут ли они быть разделены гиперплоскостью?
Сколько степеней свободы имеет квадратичная дискриминантная функция с 3 элементами?
При рассмотрении строчных образов к критериям, определяющим меру близости, следует относить
Распознавание без обучения носит название
Если значения признаков отличаются существенно, гипотеза носит название?
Верно ли то, что вектор признаков принято называть наблюдением?
Выявление признаков, которые наиболее полно описывают объект, носит название
Какие из перечисленных ниже элементов используются для формулы Байеса?
Верно ли то, что существует разделяющий комитет аффинных функционалов, состоящий из не более чем m-1 членов при четном m?
Могут ли совпадать размерность вектора признаков и вектора коэффициентов?
Возможно ли вычисление порога для проверки отношения правдоподобия?
В чем состоит основная цель байесовского подхода?
Из предложенных ниже записей выделите виды дискретных преобразований:
Как можно классифицировать ситуацию радиолокационной разведки?
Верно ли то, что число гиперплоскостей, достаточное для разделения любых точечных множеств точек общего положения не зависит от размерности множества?
Верно ли то, что основная идея комитетного метода состоит в использовании нескольких классификаторов?
Преобразование сингулярных значений матрицы носит название
Что такое распознавание образов?
Основной целью научной дисциплины распознавания образов является
Классификация объектов при распознавании образов основывается
Из предложенных ниже записей выделите интеллектуальные системы, в которых применяется задача распознавания образов:
Системы, назначение которых состоит в получении изображения через камеру и составление его описания в символьном виде, носят название
Для чего распознавание образов может быть применено в медицине?
Как называются измерения, используемые для классификации образов?
Правило отнесения образа к одному из классов на основании его вектора признаков носит название
Выбор признаков, которые с достаточной полнотой (в разумных пределах) описывают образ, носит название
Задача распознавания на основе имеющегося множества прецедентов называется
Правило классификации по максимуму апостериорной вероятности называется
Формула Байеса позволяет вычислить апостериорные вероятности событий через
Существует ли возможность нахождения среднего риска в двухклассовой задаче при наличии матрицы потерь?
В задаче классификации по M классам, вероятность ошибки классификации
Минимизация риска по отношению к разделению пространства признаков на M областей является
Если логарифмическая дискриминантная функция представляет собой квадратичную форму, то ее разделяющая поверхность являетсяа
Выделите из предложенных ниже записей классификаторы по минимуму расстояния:
Как называется множество, содержащее отрезок, соединяющий две произвольные внутренние точки?
Как принято называть минимальное выпуклое множество, содержащее данное?
Выпуклые оболочки двух множеств на плоскости не пересекаются. В таком случае эти множества
Существует множество X. Множество -X по отношению к данному множеству является
Выпуклая оболочка объединения множеств X1 и -X2 содержит начало координат. Тогда множества X1 и X2
Если сумма выхода сумматора и порога меньше нуля, то функция активации равна
Два симметричных друг другу множества разделены гиперплоскостью. Существует ли в этом случае оптимальная разделяющая гиперплоскость?
Верно ли то, что выпуклые оболочки симметричных друг другу множеств, разделенных гиперплоскостью, не существуют?
Возможно ли использование булевой функции в качестве классификатора?
Каково значение or(x1, x2), если x1=0, а x2=1?
Каково значение функции or(x1, x2), если x1=1 и x2=1?
Если число вершин в гиперкубе равно 8, то число нейронов второго слоя равно
Число нейронов второго слоя равно 4. Чему равно количество вершин гиперкуба?
Классификацию через оператор логического сложения осуществляет
Аппроксимация непрерывной дифференцируемой функцией за счет замены функции активации "сигмовидной" функцией лежит в основе
Имеется множество прецедентов. Может ли каждый из них иметь поле притяжения?
Верно ли то, что каждая точка в пространстве признаков образует поле притяжения?
Можно ли отыскать дискриминантную функцию по обучающей последовательности?
Применялся "наивный" метод потенциальных функций с соизмеримыми функциями. Верно ли то, что это может привести к погружению одних точек в другие?
Верно ли то, что для бесконечного ряда при применении общей рекуррентной процедуры необходимой является поточечная сходимость?
Верно ли то, что рекуррентная процедура не может иметь более одной формы?
Является ли система тригонометрических функций ортогональной?
Как может определяться сходимость, если она рассматривается в вероятностном смысле?
Какова плотность разных точек обучающей последовательности?
Какова природа байесовского подхода?
В основе байесовского метода лежит предположение о существовании
Разработка какого элемента является целью байесовского метода?
В чем состоит основная задача байесовского метода?
Комитет для несовместной системы
К типам комитетов следует отнести
Направляющий вектор гиперплоскости по отношению к своему прецеденту является
На плоскости точками общего положения считаются те точки
К объектам, которые могут рассматривать в виде эталонов, следует относить
Верно ли то, что в качестве эталона при использовании машинного зрения могут служить силуэты объектов в сцене?
Верно ли то, что соответствие между символами эталона и пробного образца должно быть двудольным графом?
Из предложенных ниже записей выделите те, которые являются свойствами двудольного графа соответствия между символами эталона и пробного образца:
Контура изображаются
Каковы основные направления обработки речи?
Из предложенных ниже записей выберите основные направления обработки речи:
Задача поиска кратчайшего пути на графе может быть решена методом
Из предложенных ниже записей выберите те, от которых зависит выбор класса, к которому следует отнести вектор:
Когда может возникнуть необходимость выбора класса, к которому следует отнести вектор?
В основе контекстно-зависимой классификации лежит понятие
Имеет ли значение последовательность организации классификации векторов?
Что такое HMM?
Как называется процедура выделения из множества признаков меньшего подмножества с наилучшим сохранением информативности для классификации?
Точки, лежащие "очень далеко" от среднего значения, носят название
Если распределение случайных величин совпадает для разных классов, то признак
При больших дисперсиях признак становится
Примером нежадной стратегии является
Построение из исходного набора признаков нового набора меньшего размера, в котором состав признаков не является подмножеством исходного набора признаков, носит название
Целью генерации признаков через линейные преобразования исходных измерений образов является
Для действительной матрицы условие унитарности обозначает, что матрица
Базисные вектора между собой
Целью преобразования Карунена-Лоева является построение такого вектора признаков, чтобы признаки были
В преобразовании Карунера-Лоева в качестве критерия выступает
Унитарная матрица Адамара порядка n - это матрица
Кодирование (запоминание) последовательности поворота вектора по пикселям на границе описываемой области носит название
Вероятность получения решающего правила с заданным качеством называют
Пусть f(x,a) - класс дискриминантных функций, где aªA - параметр. Число степеней свободы при выборе конкретной функции в классе определяется
Сколько степеней свободы имеет линейная дискриминантная функция с 5 элементами?
Каким образом изменяется способность классификатора по разделению с увеличением степеней свободы?
Верно ли то, что прецеденты не могут быть результатами реализации случайных величин?
От каких параметров зависит средний риск?
Разбиение множества на два подмножества носит название
Если емкость класса решающих функций бесконечна, то оценка
Классификация объектов по нескольким категориям или классам может производиться с помощью
Задача байесовского метода состоит
Для формирования унитарной матрицы Адамара применяется
Могут ли симметричные множества в евклидовом пространстве быть разделены гиперплоскостью?
Если матрица положительно определенная, то
Точки x1, x2,…,xm пространства Rl называются точками общего положения, если
Чем по своей сути является соответствие между символами эталона и пробного образца?
Качество решающего правила измеряют
Что такое квантование сигнала?
Верно ли то, что плотность всех точек обучающей последовательности одинакова?
Если при применении "наивного" метода потенциальных функций рассматриваемые функции соизмеримы, то
Верно ли то, что базисные вектора между собой ортогональны?
Минимальное выпуклое множество, содержащее данное, носит название
Какое количество гиперплоскостей реализует выходной нейрон?
Если матрица является действительной, то что для нее обозначает условие унитарности?
Выпуклая оболочка объединения множеств X1 и -X2 не содержит начала координат. Тогда множества X1 и X2 являются
К способам описания меры отделимости следует относить
Какими величинами являются точки из обучающей последовательности?
Из перечисленных ниже записей выделите линейные поверхности решения:
Каждая гиперплоскость должна иметь направляющий вектор, который по отношению к своему прецеденту должен быть
Где особо эффективно применяются HMM?
Для чего используется понятие прецедента при распознавании образов?
К интеллектуальным системам, в которых применяется задача распознавания образов, следует отнести
Из предложенных ниже записей выделите те области науки, в которых применяется распознавание образов:
Выбор решающего правила, по которому на основании вектора признаков осуществляется отнесение объекта к тому или иному классу, называется
К основным элементам построения системы распознавания образов следует относить
Объект следует относить к тому классу, для которого апостериорная вероятность
Равновероятные классы с одинаковой матрицей ковариации
Возможно ли построение линейной разделяющей гиперповерхности?
Каким образом представляются образы в двумерных задачах?
Множество, содержащее отрезок, соединяющий две произвольные внутренние точки, называется
Два множества на плоскости линейно разделимы тогда и только тогда, когда их выпуклые оболочки
По своей сути нейрон является
Возможно ли существование в евклидовом пространстве двух симметричных друг другу множеств?
Может ли разделяющая гиперплоскость быть оптимальной?
Оптимальная разделяющая гиперплоскость по отношению к отрезку, соединяющему ближайшие точки выпуклых оболочек симметричных друг другу множеств, является
К какой задаче может быть сведена задача поиска пары ближайших точек?
Количество ограничений в задаче квадратичного программирования равняется
Для нахождения наименьшего расстояния между симметричными множествами используют
Выходной нейрон производит
Если число нейронов второго слоя равно 32, то чему будет равно количество вершин гиперкуба?
Каким образом может быть осуществлено построение нейронной сети-классификатора?
Аргумент функции активации нейрона принимает значения в зависимости
Может ли прецедент иметь поле притяжения?
Верно ли то, что сходимость в вероятностном смысле может определяться с вероятностью равной 1?
Верно ли то, что общая рекуррентная процедура не может сходиться?
Цель байесовского метода состоит
Верно ли то, что система подмножеств не может быть совместной?
Какие из предложенных ниже элементов могут быть использованы в виде эталонов?
Эталоном при использовании машинного зрения можно считать
К ошибкам, которые могут возникать в задаче сравнения цепочек упорядоченных символов, следует относить
К составляющим частям редакторского расстояния следует относить
К направлениям обработки речи следует отнести
Отправной точкой контекстно-зависимой классификации является
Общая информация, которая присутствует в векторах, требует, чтобы классификация была выполнена
Применимо ли правило Марковской цепи для описания зависимости классов?
Когда зависимость классов ограничивается только внутри двух последовательных классов, такой класс моделей называется
Верно ли то, что функция плотности вероятностей в одном классе зависит от других классов?
HMM по своей сути является
В чем суть выбора признаков?
Как настройка классификатора зависит от количества степеней свободы?
К основным операциям предобработки следует относить
Если значения признаков отличаются несущественно, гипотеза носит название
Выделите из перечисленных ниже записей элементы, обладающие дискриминантными свойствами:?
Мера расстояния между плотностями определяется понятием
Сумма диагональных элементов матрицы называется
Возможна ли генерация признаков через линейные преобразования исходных измерений образов?
В методе селекции признаков в качестве критерия выступают
В чем преимущество дискретного косинусного преобразования?
Матрицы преобразования Адамара и Хаара вычисляются через
Надежностью обучения классификатора называют
Сколько степеней свободы имеет линейная дискриминантная функция с 10 элементами?
Верно ли то, что с увеличением степеней свободы способность классификатора по разделению уменьшается?
К параметрам цифрового изображения следует отнести
Внешний (выходной) нейрон реализует
Верно ли то, что невозможно отыскать дискриминантную функцию по обучающей последовательности?
Минимальное общее число изменений, вставок и потерь, требуемое для изменения образа A в образ B, носит название
Для чего предназначено распознавание образов?
Разрешима ли задача минимизации эмпирического риска?
Как называется сумма диагональных элементов матрицы?
Тип стохастической аппроксимации нестационарных стохастических последовательностей со статистическими свойствами, которые подвергаются различным случайным переходам среди множества различных стационарных процессов, носит название
Образ, правильная классификация которого известна, носит название
Если априорные вероятности и функции правдоподобия неизвестны, то их можно оценить
Верно ли то, что существование равновероятных классов с одинаковой матрицей ковариации исключено?
В алгоритме персептрона в основу положен принцип действия
Может ли максимум функции П(ϕ) достигаться внутри сферы?
Существуют ли выпуклые оболочки симметричных друг другу множеств, разделенных гиперплоскостью?
Евклидово расстояние между парой ближайших точек в выпуклых оболочках симметричных друг другу множеств, разделенных гиперплоскостью
Задача поиска пары ближайших точек может быть приведена к задаче
Задача математического программирования имеет
При применении общей рекуррентной процедуры для бесконечного ряда требуется
Система тригонометрических функций является
Точки из обучающей последовательности
Из предложенных ниже записей выделите те критерии, которые могут применяться при определении меры близости при рассмотрении строчных образов:
Как называется минимальное общее число изменений, вставок и потерь, требуемое для изменения образа A в образ B?
Как называется классификация векторов при обработке изображений?
Основной мотивацией для сокращения числа признаков является
Какие из предложенных ниже записей следует относить к типам селекции признаков?
Дивергенция учитывает различия
Преобразование Карунена-Лоева приводит к построению
Какие действия могут применяться при вычислении матриц преобразования Адамара и Хаара?
Внутри региона значения интенсивностей описываются
От каких из предложенных ниже записей не зависит средний риск?
Верно ли то, что задача минимизации эмпирического риска не разрешима?
Какие из предложенных ниже элементов не входят в неравенство Бернштейна?
Верно ли то, что скрытый слой нейронов делит пространство на икосаэдры?
Предположение о существовании какого элемента лежит в основе байесовского метода?
Может ли сходиться общая рекуррентная процедура?
Некоторое количественное измерение объекта произвольной природы носит название
Идея комитетного метода распознавания состоит в использовании
Из предложенных ниже записей выберите приложения, в которых может возникнуть необходимость выбора класса, к которому следует отнести вектор:
Статистические свойства речевого сигнала внутри высказывания
Из предложенных ниже записей выделите основные направления обработки речи:
Результатами реализации случайных величин могут быть
Верно ли то, что построение линейной разделяющей гиперповерхности невозможно по определению?
Что определяет запись (W')T=(WT, W0)?
Выделите из предложенных ниже записей составляющие части обобщенной схемы нейрона:
Процесс обучения заканчивается, когда нейрон правильно классифицирует
Единственен ли максимум функции П(ϕ)?
Определимо ли евклидово расстояние между парой ближайших точек в выпуклых оболочках симметричных друг другу множеств, разделенных гиперплоскостью?
Если отсутствует возможность построения разделяющей прямой. то нельзя построить
На сколько частей делит пространство гиперплоскость, заданная нейроном?
Каждая точка образует в пространстве признаков
Может ли рекуррентная процедура иметь более одной формы?
Если задана полная ортогональная система функций одной переменной, то можно построить
Вершины контуров носят название
Как называется классификация векторов при распознавании речи?
Возможно ли обобщение классов на третий порядок Марковской цепи?
Системы, в которых состояния напрямую не наблюдаются и могут быть лишь оценены из последовательности наблюдений с помощью некоторой оптимизационной техники, носят название
Пусть f(x,a) - класс дискриминантных функций, где aªA - параметр. Верно ли то, что число степеней свободы при выборе конкретной функции в классе определяется размерностью A?
Чем затрудняется проверка условия критерия равномерной сходимости по вероятности?
В качестве классификатора можно использовать
Из предложенных ниже записей выделит составляющие части редакторского расстояния:
Разделяющую гиперплоскость при определенных условиях приняли за оптимальную. Возможно ли это?
Верно ли то, что максимум функции П(ϕ) единственный?
Каково значение функции xor(x1, x2), если x1=1 и x2=1?
Поскольку с каждым полиэдром связаны образы одного класса, то с каждой вершиной гиперкуба
Верно ли то, что комитет для несовместной системы не существует?
Верно ли то, что проверка условия критерия равномерной сходимости по вероятности затрудняется неопределенностью распределения выборки?
Как принято называть совокупность признаков, относящихся к одному образу?
Из приведенных ниже записей выделите составляющие части линейной дискриминантной функции:
На какие структурные части делит пространство слой нейронов?
К этапам решения задачи распознавания образов следует относить
К формам использования критериев (мер отделимости классов) следует относить?
Какие из приведенных ниже элементов входят в неравенство Бернштейна?
К типам селекции признаков следует относить
Вероятность, которая задает распределение индекса класса после эксперимента, носит название?
Вероятности ошибки по отношению к разделению пространства признаков на M областей являются
Зависит ли функция плотности вероятностей в одном классе от других классов?
Верно ли то, что разделяющая гиперплоскость по отношению к отрезку, соединяющему ближайшие точки выпуклых оболочек симметричных друг другу множеств, является унимодальной?
Верно ли то, что в евклидовом пространстве невозможно существование двух симметричных друг другу множеств?
Возможно ли существование классификатора, минимизирующего общий средний риск?
Байесовский подход исходит
Байесовский классификатор по отношению к минимизации вероятности ошибки классификации является
Если все подпространства одинаковой размерности, то разделяющие поверхности - это
Число вершин в гиперкубе равно 16. Чему равно число нейронов второго слоя?
Может ли система подмножеств быть совместной?
Возможно ли пересечение гиперплоскости с кривой?