База ответов ИНТУИТ

Нейрокомпьютерные системы

<<- Назад к вопросам

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

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа
радиальный нейрон реализует в пространстве входных сигналов гипершар, т.е. выпуклую область. Соответственно, двухслойная радиальная сеть может реализовать произвольную невыпуклую область как линейную суперпозицию гипершаров(Верный ответ)
в силу локальности преобразования, выполняемого радиальным нейроном
Похожие вопросы
Какие данные образуют множество входных сигналов скрытого слоя сети Эльмана?
Какие данные образуют множество входных сигналов скрытого слоя сети RMLP?
Какой из нейронов второго слоя сети Хемминга побеждает все остальные нейроны этого слоя?
Как оценивается значимость входных сигналов сети?
Сколько нейронов полносвязной сети может быть использовано для выдачи выходных сигналов?
Зависят ли выходные сигналы скрытых слоев оригинальной нейронной сети от весовых коэффициентов нейронов выходного слоя?
Какой из видов интерпретации выходных сигналов сети обеспечивает максимальное количество классов при заданном числе нейронов в выходном слое?
На каком этапе решения задачи классификации сетью АРТ модуль сброса вычисляет второй критерий сходства?
Что реализуют нейроны первого слоя многослойной нейронной сети при решении задачи нелинейного разделения двух классов?
Как вычисляется вектор весов выходного нейрона радиальной сети?