База ответов ИНТУИТ

Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных

<<- Назад к вопросам

Что из этого не нужно сэмплировать: скрытый слой, видимой слой, значения скрытого слоя, значения видимого слоя

(Ответ считается верным, если отмечены все правильные варианты ответов.)

Варианты ответа
Видимый слой(Верный ответ)
Сэмплировать нужно всё указанное
Значения видимого слоя
Скрытый слой
Значения скрытого слоя(Верный ответ)
Похожие вопросы
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.