Нейроинформатика

Комбинируя какие преобразования можно получить все сети ассоциативной памяти?

(Ответ считается верным, если отмечены все правильные варианты ответов.)

Варианты ответа

тензорное преобразование, позволяющее сильно увеличить способность сети запоминать и точно воспроизводить эталоны(Верный ответ)

произвольное преобразование(Верный ответ)

переход к ортогональному проекту, снимающий зависимость надежности работы сети от степени скоррелированности образцов(Верный ответ)

Похожие вопросы

По какой формуле ортогональная сеть ассоциативной памяти преобразует образы?

Какая сеть ассоциативной памяти преобразует образы по формуле: $x' = Sign\left( {\sum\limits_{i = 1}^m {\left( {x,v^i } \right)x^i } } \right)$ ?

Получить единственный ответ можно

С помощью какой памяти можно по неполной и даже частично недостоверной информации восстановить достаточно полное описание знакомого объекта?

Какие нейронные сети называют логически прозрачными?

Возможно ли контрастирование сети, если вид функции оценки и процедура обучения нейронной сети неизвестны?

Какие сети способны запомнить и точно воспроизвести "порядка 0,14n слабо скоррелированных образов"?

Какие распределения среднеквадратических отклонений погрешностей по входам сумматора можно использовать?

На какие типы можно расклассифицировать неалгоритмируемые или трудно алгоритмируемые задачи, решаемые нейронными сетями?

Какие задачи можно решать с помощью метода дифференциальной оценки некорректности задачи?