В каком слое следует увеличить число нейронов, чтобы увеличить число выпуклых областей, реализуемых сетью?
Какой из видов интерпретации выходных сигналов сети обеспечивает максимальное количество классов при заданном числе нейронов в выходном слое?
Почему следует избегать насыщения нейронов?
На каком этапе алгоритма обратного распространения ошибки вычисляются производные функций активации нейронов многослойной сети?
В каком слое сети Хемминга вычисляется расстояние Хемминга между входным вектором и вектором весов нейрона?
Чему равен порог нейрона в слое сравнения?
Какое устройство тормозит нейроны в слое распознавания?
Какой нейрон в слое распознавания подавляет все остальные?
Какая величина минимизируется при аппроксимации функции нейроном?
Благодаря какому свойству слоя распознавания только один нейрон в слое может быть активирован?
