База ответов ИНТУИТ

Основы теории нейронных сетей

<<- Назад к вопросам

Если случайные изменения весовых значений очень малы, то:

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа
потребуются очень большие затраты вычислительных ресурсов
сеть может попасть в локальный минимум(Верный ответ)
процесс обучения может оказаться нестабильным и сеть никогда не обучится
Похожие вопросы
Если случайные изменения весовых значений очень велики, то:
При стохастическом методе обучения изменения весовых значений сохраняются, если
Пусть при Больцмановском обучении сделанное изменение весовых значений увеличило целевую функцию. Данное изменение не скидывается, если:
Что такое множество весовых значений нейрона?
В алгоритме обучения обобщенной машины Больцмана изменение весовых значений:
В чем состоит минус метода ограничения диапазона изменений весовых значений?
Всегда ли в статистических алгоритмах обучения производится изменение весовых значений?
Предусмотрена ли в алгоритме обучения когнитрона процедура сбрасывания сильно больших весовых значений?
Пусть при обучении Коши сделанное изменение весовых значений увеличило целевую функцию. Всегда ли сделанное изменение скидывается?
Пусть при Больцмановском обучении сделанное изменение весовых значений увеличило целевую функцию. Всегда ли сделанное изменение скидывается?