База ответов ИНТУИТ

Основы теории нейронных сетей

<<- Назад к вопросам

В каком случае после завершения алгоритма обучения можно сделать вывод, что данный персептрон не смог обучиться?

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа
когда весовые значения стабилизировались, а ошибка выше порога(Верный ответ)
в силу теоремы сходимости такого быть не может
Похожие вопросы
Можем ли мы за конечное число шагов после запуска алгоритма обучения персептрона сказать, что персептрон не может обучиться данной задаче?
В каком случае персептрон может обучиться решать данную задачу?
Если данный персептрон заменить персептроном с целочисленными весами, то:
После окончания алгоритма обучения информация о "шаблоне" данного класса образов хранится:
После окончания алгоритма обучения в нейроне слоя распознавания запоминается информация, являющаяся:
Суть алгоритма быстрого обучения в том, что:
Суть алгоритма медленного обучения в том, что:
Самоадаптацией алгоритма обучения сети АРТ называется:
Для какого алгоритма скорость обучения более высокая?
Модификация алгоритма обучения методом "чувства справедливости" заключается в: