Имеется стохастическая нейронная сеть ограниченная машина Больцмана (restricted Boltzmann machine - RBM) с возможными состояниями нейронов 1/0. Рассмотрим видимый нейрон i с состоянием Vi и скрытый нейрон j с состоянием Hj. Для определения изменения весов применим алгоритм Contrastive Divergence. Найдено следующее соответствие состояний нейронов для 6 моментов времени. t=0: Vi=0, Hj=1; t=1: Vi=1, Hj=1; t=2: Vi=0, Hj=1; t=3: Vi=1, Hj=1; t=4: Vi=0, Hj=0; t=5: Vi=1, Hj=1. Постройте 2 статистики для вычисления математических ожиданий произведений состояний нейронов i и j: одна из них (позитивная фаза) является средним из 6 чисел, другая (негативная фаза) - из 5. Найдите величину необходимого изменения веса связи между нейронами i и j, если параметр скорости обучения равен 0,4. Ответ укажите с точностью до двух знаков после запятой:
Какова идея метода главных компонент?
Основная задача кластеризации:
Ошибкой обучения нейронной сети называется:
Весь процесс обучения глубокой сети можно свести к процессу?
Идея линейного классификатора определяется тем, что признаковое пространство может быть разделено гиперплоскостью на полупространства, в каждом из которых прогнозируется одно из двух значений целевого класса (линейная разделимость). Укажите число полупространств.
Какой из режимов обучения для "Ограниченной машины больцмана" будет самым точным и давать истинный градиент?
В обобщенной формуле обучения модели learning= representation +Evaluation+ optimization критериями Evaluation являются
Плюсы использования алгоритма SVM
Укажите этапы EM-алгоритма?
