В алгоритме обучения обобщенной машины Больцмана изменение весовых значений:
В алгоритме обучения обобщенной машины Больцмана закрепленные вероятности вычисляются, когда:
В алгоритме обучения обобщенной машины Больцмана незакрепленные вероятности вычисляются, когда:
В алгоритме обучения обобщенной машины Больцмана вычисление незакрепленных вероятностей начинается после:
В алгоритме обучения обобщенной машины Больцмана вычисление закрепленных вероятностей начинается после:
Метод машины Больцмана позволяет сети Хопфилда:
В методе машины Больцмана изменение состояний нейронов обусловлено:
Обучение слоя Гроссберга является:
Обучение слоя Кохонена является:
Почему для статистических алгоритмов обучения распределение Коши является более приемлемым, чем распределение Больцмана?