Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных

Согласно стандартной модели зрительной коры головного мозга, считается что?

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа

каждый следующий нейронный слой выучивает новый уровень абстракции данных(Верный ответ)

каждый следующий нейронный слой выучивает новый возникающий слой нейронов

каждый следующий нейронный слой выучивает предыдущий нейронный слой

Похожие вопросы

Выберите оптимальный параметр для следующей модели согласно принципу ML (Maximum Likelihood / Максимальное правдоподобие): "Вероятность того что идет дождь если есть тучи сильнее, чем вероятность того что идет дождь, если туч нет":

Напишите максимальное количество скрытых слоев, которое можно обучить согласно алгоритму обратного распространения

В модели линейной регрессии h(x,w) чем является w?

Что из этого является видом модели классификации?

Уважите преимущества вероятностных моделей (дискриминативные и генеративная модели ) ?

Дан единичный квадрат с координатами вершин (0;0), (0;1), (1;1), (1;0). При этом первая и третья вершины относятся к классу "-1", а вторая и четвертая – "1". Требуется построить классификатор, получающий на входе координату вершины, а на выходе дающий метку класса (задача XOR). Функция потерь определяется числом неправильно классифицированных вершин с учетом их веса. В результате применения алгоритма AdaBoost были построены три модели со следующими разделяющими границами: (1) прямая, проходящая через точки (1/2;0) и (0;1/2), (2) прямая, проходящая через точки (1/2;1) и (1;1/2), (3) прямая, проходящая через точки (1/2;1) и (0;1/2). Изначально веса вершин одинаковы и равны 1/4, далее они пересчитываются в соответствии с алгоритмом. Укажите получившиеся веса первой, второй и третьей модели соответственно:

В формуле линейной модели "W" означает следующее $h(x,w)=w_{0}+w_{1}x_{1}+\cdot +w_{M}x_{M}=\sum\limits_{j=0}\limits^{M}(w_{j}x_{j})$

В обобщенной формуле обучения модели learning= representation +Evaluation+ optimization критериями Evaluation являются

Для оценки "натренированной" модели на эффективность ее применения, используется тестирование на независимой выборке. Какой из алгоритмов проверки "тренируется" на всем количестве данных, при условии многократного повторения?