Нейроинформатика

Собственная погрешность сумматора может добавляться…

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

Варианты ответа

к каждому выходному сумматора $\mathop \sigma \limits_{i=1}^n \alpha_i \cdot (x_i + \varepsilon_i) + \varepsilon_\sigma^i$

к выходному сигналу сумматора $\mathop \sigma \limits_{i=1}^n \alpha_i \cdot (x_i + \varepsilon_i) + \varepsilon_\sigma$ (Верный ответ)

к каждому входу сумматора $\mathop \sigma \limits_{i=1}^n \alpha_i \cdot (x_i + \varepsilon_i + \varepsilon_\sigma^i)$ (Верный ответ)

Похожие вопросы

Собственная погрешность нелинейного преобразователя $\varepsilon_\varphi$ может добавляться…

При каком распределении погрешностей допустимая погрешность выходного сигнала сумматора делится сначала на число входов, а потом для каждого входа делится на соответствующий вес синапса?

Сколько возможно вариантов распределения допустимых погрешностей по входам для сумматора

В чем состоит суть "обучение" адаптивного сумматора методом наискорейшего спуска?

Какие распределения среднеквадратических отклонений погрешностей по входам сумматора можно использовать?

По какой формуле вычисляется погрешность входного сигнала нелинейного преобразователя?

С помощью какого метода вычисляются допустимые интервалы для погрешностей сигналов сети такие, что погрешность вектора выходных сигналов гарантированно не превышает заданную?

Равенство ранга матрицы может вычисляться

Какой тип данных может принимать любые значения

Выбор каких стартовых параметров может быть автоматизирован