Нейрокомпьютерные системы - ответы

Количество вопросов - 255

Какие из нижеперечисленных особенностей присущи традиционным вычислительным системам?

Какое преобразование реализует кубический нейрон ?

К какому типу относится двунаправленная ассоциативная память?

Какое утверждение лежит в основе функционирования радиальных сетей?

Какие из нижеперечисленных сетей относятся к сетям периодического функционирования?

Как вычисляется оценка значимости сигнала (параметра) на всей выборке входных сигналов?

Какое правило интерпретации дает минимальное число классов?

На чем основан поиск минимума целевой функции в заданном направлении?

Какие данные образуют множество входных сигналов скрытого слоя сети RMLP?

Какую парадигму искусственного интеллекта реализуют нейронные сети?

Как происходит отбор хромосом?

В каком слое сети Хемминга вычисляется расстояние Хемминга между входным вектором и вектором весов нейрона?

Чем полезен метод центров масс?

В каком интервале изменяются значения биполярной функции сигмоидального нейрона?

Как влияет увеличение числа входов нейронов на выбор начальных значений их весовых коэффициентов (кроме порогов)?

Какое состояние машины Больцмана считается соседним для данного состояния?

Какие нейроны используются в устройствах ассоциативной памяти?

По какому признаку в методе динамических ядер вектор сигналов относится к заданному классу?

Какой вариант процедуры отбрасывания наименее значимых параметров является наилучшим?

Какой тип обучения назван обучением с учителем?

Какую операцию следует выполнить в алгоритме обратного распространения там, где дуги сходятся к одной вершине?

Какие значения функции энергии соответствуют более коротким маршрутам в задаче коммивояжера?

Какие связи в машине Больцмана, решающей задачу коммивояжера, обеспечивают хотя бы по одной единице в каждом столбце и в каждой строке матрицы нейронов?

В качестве каких устройств используются электронные нейронные сети в персональных ЭВМ?

Может ли персептрон реализовать функцию ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ?

Какими свойствами обладают нейрокомпьютеры для решения задач комбинаторной оптимизации?

Сколько нейронов полносвязной сети может быть использовано для выдачи выходных сигналов?

На какие категории подразделяются оптические НС?

Как формулируется решающее правило, основанное на формуле Байеса?

В каких случаях целесообразно использовать радиальную сеть?

Что в наибольшей степени влияет на результат работы нейронной сети?

На какие классы нейронные сети делятся по структуре?

Какую функцию реализует ассоциативная память?

Что представляет собой задачник при обучении нейронных сетей?

Как должен изменяться вес входа нейрона по правилу Хебба?

Какой является функция активации персептрона?

Какую функцию реализует Паде-нейрон?

Что такое персептрон?

В каком интервале изменяются значения униполярной функции сигмоидального нейрона?

Что реализует персептрон в пространстве входных сигналов?

Что является условием остановки выполнения алгоритма обучения персептрона?

Из какого интервала выбирается значение скорости обучения?

Следует ли хранить все входные векторы, на которых нейрон ошибается, при обучении по всему задачнику?

Какое устройство реализует оптимальную разделяющую поверхность при нормальном распределении объектов двух классов?

Сколько разделяющих гиперплоскостей необходимо для реализации функции ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ на нейронной сети?

Что реализуют нейроны первого слоя многослойной нейронной сети при решении задачи нелинейного разделения двух классов?

Чему должно быть равно значение t в уравнении
x1 + x2 + x3= t,
чтобы соответствующий нейрон реализовал функцию И?

Каким уравнением описывается гиперплоскость, реализующая функцию ИЛИ?

Какой из видов интерпретации выходных сигналов сети обеспечивает максимальное количество классов при заданном числе нейронов в выходном слое?

Какое правило интерпретации выходных данных сети является наиболее распространенным?

Какие точки функции наиболее трудно аппроксимировать?

Зависят ли выходные сигналы скрытых слоев оригинальной нейронной сети от весовых коэффициентов нейронов выходного слоя?

К чему может привести чрезмерное увеличение коэффициента обучения?

Когда завершается действие алгоритма обратного распространения?

Что способствует ускорению процесса обучения сети?

Какие методы используются для учета ограничений параметров сети при обучении?

Какой из партан-методов дает лучшие результаты обучения сети?

Чем обусловлено преимущество квазиньютоновских методов перед методом наискорейшего спуска?

В каких случаях BFGS-метод превращается в метод сопряженных градиентов?

Каковы требования к реализации наиболее трудоемких этапов алгоритма обучения нейрокомпьютера?

В каком случае новое решение в алгоритме имитации отжига принимается случайным образом?

Чему пропорционален размер популяции?

Какой способ генерации новых виртуальных частиц является наиболее перспективным?

Какая доля хромосом подвергается мутации?

Когда завершается генетический процесс?

Почему радиальные функции называют функциями локальной аппроксимации?

Какая операция лежит в основе функционирования радиального нейрона?

Какую функцию обычно реализует выходной нейрон радиальной сети?

Какие значения принимает радиальная функция в окрестности центра?

Что является аргументом радиальной функции?

Как связаны между собой нейроны второго слоя сети Хемминга?

На запоминание каких систем векторов рассчитана сеть Хопфилда при обучении по правилу Хебба?

Какой из нейронов второго слоя сети Хемминга побеждает все остальные нейроны этого слоя?

Что такое автосвязь?

Что считается достоинством сети Хемминга?

Какие значения консенсуса соответствуют более коротким маршрутам в задаче коммивояжера?

Как интерпретируется отрицательный весовой коэффициент связи в машине Больцмана?

Какой член функции энергии равен нулю, если матрица нейронов содержит количество единиц, равное числу городов в маршруте коммивояжера?

Что гарантируют связи смещений в машине Больцмана при решении задачи коммивояжера?

В каких случаях рекуррентные нейронные сети являются удобным инструментом прогнозирования временных рядов?

Для чего предназначена сеть Эльмана?

Для чего используется сеть RTRN?

К какой задаче в общем случае сводится задача прогноза данных на нейронной сети?

Когда в задаче классификации без учителя можно перейти от использования квадрата евклидова расстояния между входным сигналом и ядром к скалярному произведению входного сигнала и ядра?

Какой тип соседства дает лучшие результаты обучения карты Кохонена?

Какой вариант компрессии данных реализует сеть Кохонена?

Какие нейроны изменяют свои веса при обучении сети Кохонена алгоритмом WTM?

Чем определяется степень адаптации нейронов-соседей при использовании соседства гауссовского типа?

Благодаря какому свойству слоя распознавания только один нейрон в слое может быть активирован?

Чему равен порог нейрона в слое сравнения?

На каком этапе решения задачи классификации сетью АРТ модуль сброса вычисляет второй критерий сходства?

Как влияет значение порога схемы сброса на качество работы слоя распознавания?

Какого типа нелинейность используется в нейронах слоя сравнения?

Какие из перечисленных ниже свойств присущи традиционным (четким) нейронным сетям?

Какая из функций принадлежности обладает наибольшим числом параметров?

В каких слоях сети TSK производится настройка параметров при обучении?

Какие параметры сети ТСК изменяются в процессе обучения?

Какая функция фазификации используется в сети ТСК?

Как оценивается значимость входных сигналов сети?

Какие варианты редукции существуют?

Какой вариант процедуры отбрасывания наименее значимых параметров является простейшим?

Какие этапы включает в себя оценивание показателя значимости?

Какими свойствами обладают нейрокомпьютеры для решения задач распознавания образов?

На какие типы подразделяются нейрочипы?

Что используется для реализации матрицы весовых коэффициентов в оптических умножителях?

Почему взаимное соединение нейронов с помощью световых лучей не требует изоляции между сигнальными путями?

Какова плотность записи оптических весов в голограммах?

Когда производится рестарт алгоритма сопряженных градиентов?

В чем заключаются положительные качества сети АРТ?

Какое правило обучения реализует алгоритм WTM?

Что минимизируется при компрессии данных сетью Кохонена?

Что такое контрастер?

Какие этапы подготовки предшествуют обучению?

Какой член функции энергии численно равен длине маршрута коммивояжера?

Какие пары векторов запоминает двунаправленная ассоциативная память?

Какой способ построения линейного решающего правила является простейшим?

В каком направлении осуществляется минимизация целевой функции в алгоритме обратного распространения ошибки?

В чем заключается рекурсивное контрастирование нейронной сети?

Каким образом производится отнесение объекта к определенному классу при классификации без учителя?

Какую функцию реализует адалайн?

Что собой представляет бинаризация сумматора?

Каковы цели редукции (контрастирования) нейронной сети?

В чем заключаются преимущества оптической реализации нейронных сетей?

Какие из нижеперечисленных сетей после подачи набора входных сигналов функционируют непрерывно?

Каким уравнением описывается гиперплоскость, реализующая функцию И?

Какая величина минимизируется при идентификации динамического объекта нейронной сетью?

В чем заключается цель одномерной оптимизации?

Как соотносятся вектор весовых коэффициентов и разделяющая гиперплоскость?

К каким функциям применим метод исключения параметров "сверху вниз" с ортогонализацией?

К каким типам возмущений должны быть устойчивы навыки обучения нейрокомпьютера?

Что может вызвать неправильный выбор диапазона случайных значений весов?

Почему аппроксимация, реализуемая сигмоидальной нейронной сетью, называется глобальной?

Какие методы можно применять для прогноза временных рядов?

Что является формализацией влияния возбуждения в одних областях мозга на возбуждение в других?

Что понимается под "памятью" экстраполятора?

Какие из перечисленных ниже свойств характерны для нейронных сетей?

В каких областях применяются нейрокомпьютеры?

В чем заключается обучение персептрона?

Какая величина минимизируется при аппроксимации функции нейроном?

Если возможно безошибочное разделение классов, то можно ли его получить методом центров масс?

В каком случае выходной сигнал персептрона будет положительным?

Какой вариант алгоритма обучения персептрона обладает наилучшей сходимостью?

Какой способ построения решающего правила всегда достигает безошибочного линейного разделения классов, если оно возможно?

Сколько слоев должна содержать нейронная сеть для выделения невыпуклой области?

Какая из многослойных сетей используется наиболее часто?

Что позволяет установить сравнение констант Липшица нейронной сети и аппроксимируемой функции?

В чем заключается нормировка входных данных нейронной сети?

Чем обусловлена возможность попадания целевой функции многослойной сигмоидальной сети в седловую зону?

В чем преимущество метода случайного выбора направления минимизации оценки?

В чем заключается сложность использования метода Ньютона для обучения нейронных сетей?

Как обеспечить ортогональность нового градиента предыдущему направлению спуска в BFGS-методе?

Как обеспечить приобретение нейрокомпьютером новых навыков без существенной утраты старых?

При каких значениях температуры увеличение значения целевой функции становится невозможным?

Что такое мутация?

Как ускорить имитацию отжига?

К чему приводит слишком малая популяция хромосом?

Почему для решения задачи классификации (т.е. разбиения пространства входных сигналов на области) в радиальной сети достаточно иметь два слоя нейронов?

Какими параметрами описывается радиальная функция Гаусса?

Что является общей чертой рекуррентных сетей?

Как ведет себя сеть Хопфилда при малых значениях производной сигмовидной функции активации в окрестности нуля?

Какой член функции энергии равен нулю, если каждый столбец матрицы нейронов в задаче коммивояжера содержит не более одной единицы?

Для чего используется идентифицированная модель объекта?

Как задана обратная связь в сети Эльмана?

Чему равно значение погрешности, управляющей процессом уточнения параметров нейронной сети RMLP?

Применим ли алгоритм обратного распространения ошибки к обучению рекуррентных персептронных сетей?

Какой сигнал разрешает работу слоя распознавания?

Какое устройство тормозит нейроны в слое распознавания?

Из какого интервала берется значение порога схемы сброса?

Какой нейрон в слое распознавания подавляет все остальные?

Какие методы включает в себя вычислительный интеллект (мягкие вычисления)?

Какая из форм произведения функций принадлежности использует операцию выбора минимального значения?

Что утверждает принцип "конструктивной неопределенности"?

Что понимается под редукцией (сокращением) входных сигналов?

Какой показатель должен изменяться минимально при редукции нейронной сети?

Когда определение значимости через изменение выходного сигнала не имеет альтернатив?

Какие подходы сочетают в себе гибридные нейрочипы?

Какой фактор является решающим для обеспечения высокой плотности соединений в оптических реализациях нейронных сетей?

Что используется в качестве единицы производительности нейросетей?

Каким образом можно объединять нейропроцессоры NM6403 в параллельную систему?

Что является важным свойством сигмоидальной функции?

Параметры какой функции рассчитываются при обучении нечетких нейронных сетей?

Когда производится слияние двух классов?

Как изменяется при понижении температуры вероятность перехода машины Больцмана в состояние с меньшим консенсусом?

Как задана обратная связь в сети RMLP?

Как нужно модифицировать вектор весов, если входной вектор ошибочно отнесен персептроном ко второму классу (выходной сигнал – 0)?

Способна ли сеть АРТ классифицировать зашумленные векторы?

Что происходит с температурой при увеличении числа итераций алгоритма имитации отжига?

К чему приводит чрезмерное количество весовых коэффициентов сети?

В каком режиме функционирует второй слой сети Хемминга?

Почему модель Мамдани-Заде называют нечеткой нейронной сетью?

Какой функцией описывается оптимальная разделяющая поверхность при нормальном распределении объектов двух классов?

В каком слое следует увеличить число нейронов, чтобы увеличить число выпуклых областей, реализуемых сетью?

В чем заключается обучение нейронной сети?

Требуется ли обучающая выборка (учитель) для обучения нейрона Хебба?

Какой метод позволяет выйти из окрестности локального минимума?

Чем ограничивается размер страницы в методе обучения персептрона по страницам?

Сколько слоев должна содержать нейронная сеть для выделения выпуклой области?

Чему должно быть равно значение t в уравнении
x1 + x2 + x3= t,
чтобы соответствующий нейрон реализовал функцию ИЛИ?

Что нужно сделать для повышения константы Липшица многослойной сети?

Какие связи между слоями являются возбуждающими?

Что подается на входы сети обратного распространения?

В каком интервале обычно лежат модули допустимых начальных значений весовых коэффициентов сети?

Почему следует избегать насыщения нейронов?

Каких значений может достигать число параметров нейронной сети?

Каким образом в квазиньютоновских и партан-методах выбирается начальное направление спуска?

В чем заключается принцип элитарности?

Какой способ генерации новых виртуальных частиц является наиболее консервативным?

Что реализует радиальный нейрон в пространстве входных сигналов?

Каким образом радиальная сеть реализует преобразование всего множества данных?

Чему равно расстояние Хемминга между двумя векторами?

Какой метод обучения обеспечивает большую емкость ассоциативной памяти на основе сети Хопфилда?

Какие сети Хопфилда дают лучшие по качеству решения задачи коммивояжера?

Какой алгоритм самоорганизации поощряет нейроны с наименьшей активностью?

Какой слой сети АРТ осуществляет запоминание векторов данных?

В каком случае вектор x проходит на выход слоя сравнения без изменений?

Какой из модулей системы нечеткого вывода суммирует результаты срабатывания произвольного множества правил вывода?

Как оценивается значимость параметра, изменяющегося во времени (например, в результате обучения)?

Какой должна быть проекция вектора F на каждом шаге ортогонализации базиса?

Как нужно модифицировать вектор весов, если входной вектор ошибочно отнесен персептроном к первому классу (выходной сигнал – 1)?

Какие ограничения возникают при попытке осуществить обучение нейронной сети как решение задачи оптимизации?

Чем сеть RTRN отличается от сети Эльмана?

Чем обусловлена неэффективность алгоритма наискорейшего спуска?

Каким методом можно выполнить дефазификацию нечеткого множества?

Когда активна связь (Xi,Yj) ∈ Ed машины Больцмана?

Требуется ли обучающая выборка (учитель) для обучения нейронов WTA?

Какие данные образуют кодовую таблицу при компрессии?

К чему приводит отказ компонента (нейрона или синаптической связи) сети?

В чем заключается преимущество использования нейрона с непрерывной функцией активации?

На каком этапе алгоритма обратного распространения ошибки вычисляются производные функций активации нейронов многослойной сети?

Чем могут отличаться друг от друга функции радиальных нейронов?

Какая сеть дает лучшие решения задачи коммивояжера?

Какой тип соседства используется в классическом алгоритме Кохонена?

Какие части должна содержать база знаний мягкой экспертной системы?

Что является наиболее сложной проблемой при создании нейрочипов?

Какова разрядность векторного процессора NM6403?

В каком слое следует увеличить число нейронов, чтобы повысить точность аппроксимации выпуклых областей?

Что является главным результатом Розенблатта?

Каковы типичные приложения нейронных сетей?

Какие состояния имеют нейроны МакКаллока-Питса?

В какой сети каждый нейрон передает выходной сигнал на вход самому себе?

Как вычисляется вектор весов выходного нейрона радиальной сети?

На каком свойстве сети Кохонена основана компрессия данных?

Какой тип обучения используется в сетях АРТ?

Какие слои сети TSK выполняют фазификацию переменных?

Как нейрон МакКаллока-Питса определяет свое состояние?

Какие условия являются достаточными для сходимости переходных процессов в сети Хопфилда?

Какую задачу решает персептрон?

Какой член функции энергии равен нулю, если каждая строка матрицы нейронов содержит не более одной единицы?

Когда схема сброса считает плохим сходство векторов x и С?

Какие из следующих особенностей отличают мягкие экспертные системы от нечетких?

Какие данные образуют множество входных сигналов скрытого слоя сети Эльмана?

Благодаря чему рекуррентные сети можно использовать в качестве ассоциативной памяти?

Какие цели преследует метод виртуальных частиц?

Каким образом определяется количество классов в методе динамических ядер?

Для чего выполняется предобработка входных данных нейронной сети?