База ответов ИНТУИТ

Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных

<<- Назад к вопросам

Весь процесс обучения глубокой сети можно свести к процессу?

(Отметьте один правильный вариант ответа.)

Варианты ответа
Осуществить тонкую настройку весов, используя алгоритм обратного распростронения ошибки (fint turning)
Оба варианта верны(Верный ответ)
Не верен ни один вариант
Предобучение сети используя машину Больцмана
Похожие вопросы
Ошибкой обучения нейронной сети называется:
Как можно решить проблему паралича сети?
В чем состоит основная идея обучения алгоритма Contrastive Divergence?
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
Сети с обратными связями – это
Слой нейронной сети – 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:
Особенностью паралича сети является:
Выберете верное высказывание, характеризующее паралич сети для Backprop?