Каким образом в квазиньютоновских и партан-методах выбирается начальное направление спуска?
Чем обусловлена неэффективность алгоритма наискорейшего спуска?
Как обеспечить ортогональность нового градиента предыдущему направлению спуска в BFGS-методе?
В чем заключается преимущество использования нейрона с непрерывной функцией активации?
В чем преимущество метода случайного выбора направления минимизации оценки?
Какой из партан-методов дает лучшие результаты обучения сети?
Каким методом можно выполнить дефазификацию нечеткого множества?
Если возможно безошибочное разделение классов, то можно ли его получить методом центров масс?