Если в сети автоэнкодера находится всего один скрытый слой, то чему будет эквивалентен результат?
Имеется стохастическая нейронная сеть машина Больцмана (Boltzmann machine - BM) с возможными состояниями нейронов 1/0. В некоторый фиксированный момент рассмотрим нейрон из скрытого слоя i, связанный только с нейронами i1, i2, i3, имеющими состояния 1, 1, 0 соответственно. Веса связей нейрона i с нейронами i1, i2, i3 равны 0,4, -0,3, 0,2 соответственно. Смещение нейрона i равно 0,5. Найдите, во сколько раз вероятность включения нейрона i P(i=1) выше при температуре T=1, чем при температуре T=10. Ответ укажите с точностью до двух знаков после запятой:
Слой нейронной сети – это:
Для 10 значений количественного признака X 1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8; 9; 10 даны соответствующие значения Y: 2,5; 3,1; 0,4; -2,3; -3,2; -0,8; 2,0; 3,0; 1,2; -2,0. Функция регрессии ищется в виде Y=A*sin(X), A=3,174 (квадратичная функция потерь). Для более стабильного результата был применен алгоритм бэггинга (bagging). С помощью датчика случайных чисел были сделаны четыре выборки из указанных 10 примеров с возвращением (указаны только значения X): {1; 1; 2; 3; 4; 6; 8; 8; 10; 10}, {2; 2; 3; 4; 5; 7; 7; 8; 9; 10}, {1; 3; 3; 3; 6; 6; 7; 8; 8; 9}, {4; 4; 4; 5; 5; 5; 6; 9; 9; 9}. Для каждой из четырех выборок вычислите коэффициент A при sin (X) с квадратичной функцией потерь. В качестве ответа укажите среднее арифметическое этих четырех значений с точностью до двух знаков после запятой.
Напишите название этапа обработки текста, скрытого на схеме ниже
Если зависимая переменная принимает непрерывные значения, то дерево решений решает задачу:
Какие значения q соответствуют контурам функции регуляризации
Для задачи функции активации - ограничить амплитуду выходного значения нейрона, чаще всего используется сигмоидальная (S-образная) функция(и) ?
Для 9 значений количественного признака X 0; 1; 2; 3; 4; 5; 6; 7; 8 даны соответствующие значения Y: 4,06; 3,05; 3,93; 6,96; 12,05; 18,92; 28,03; 39,02; 51,98. Найдите линейную регрессию с базисными функциями 1, x, x^2 и квадратичной функцией потерь, применяя регуляризацию с коэффициентом 0,01 и q=2 (ridge регрессия). В качестве ответа напишите получившийся вес при базисной функции x^2 с точностью до одного знака после запятой:
Рассмотрим многослойный персептрон, состоящий из вытянутых в линейную цепочку 10 нейронов (один из них входной, один выходной, а 8 образуют 8 скрытых слоев). Для коррекции весов используется алгоритм обратного распространения ошибки (back propagation). Функция ошибки среднеквадратическая. Значения весов и ошибка на выходе не превышают по модулю единицы. Выберите, при каких значениях сигнала на входе градиент на входе может превысить 0,0001.