Особенностью паралича сети является:
Решением проблемы паралича сети могут быть следующие идеи.
Весь процесс обучения глубокой сети можно свести к процессу?
Слой нейронной сети – это:
Сети с обратными связями – это
Дан отрезок, четко "раскрашенный" слева на 4/7 черным цветом, а справа на 3/7 – белым, что можно представить в виде вектора (1;1;1;1;-1;-1;-1). Чтобы запомнить этот "правильный" образ, обучается нейронная сеть Хопфилда с семью нейронами (возможные состояния нейронов 1/-1, порог нулевой), где указанный вектор подается как образец (обучающий пример).В качестве тестового образца подадим на вход обученной нейронной сети черно-белый отрезок с "размытой" границей (1;1;1;-1;1;-1;-1). Проверьте, сможет ли обученная нейронная сеть проигнорировать испорченный участок и восстановить исходный отрезок:
Ошибкой обучения нейронной сети называется:
Выберете верное высказывание, характеризующее паралич сети для Backprop?
Выберите неверное высказывание про нейронные сети в сравнении с алгоритмическими композициям
Если в сети автоэнкодера находится всего один скрытый слой, то чему будет эквивалентен результат?
