Основы теории нейронных сетей

Почему для статистических алгоритмов обучения распределение Коши является более приемлемым, чем распределение Больцмана?

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

использование распределения Коши существенно уменьшает время обучения(Верный ответ)

использование распределения Коши дает более точные аппроксимации заданных функций

использование распределения Коши позволяет избегать локальных минимумов

Похожие вопросы

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 закрепленных вероятностей начинается после:

В алгоритме обучения обобщенной машины Больцмана вычисление незакрепленных вероятностей начинается после:

В статистических алгоритмах обучения искусственная температура используется для:

Всегда ли в статистических алгоритмах обучения производится изменение весовых значений?

В статистических алгоритмах обучения величина изменения синоптической связи между двумя нейронами зависит:

В чем преимущество метода Коши перед Больцмановским методом обучения?

Обучение обобщенной машины Больцмана является: