[ОТВЕТЫ] СИНЕРГИЯ. Основы нейронных сетей (подходят на 90+баллов из 100)

Раздел
Программирование
Тип
Просмотров
197
Покупок
6
Антиплагиат
Не указан
Размещена
27 Янв 2023 в 08:15
ВУЗ
Синергия
Курс
Не указан
Стоимость
350 ₽
Файлы работы   
1
Каждая работа проверяется на плагиат, на момент публикации уникальность составляет не менее 40% по системе проверки eTXT.
xlsx
Основы нейронных сетей
10.9 Кбайт 350 ₽
Описание

ПЕРЕД ПОКУПКОЙ ПРОВЕРЬТЕ ВОПРОСЫ ПРЕДСТАВЛЕННЫЕ В ОГЛАВЛЕНИИ.

Внимание: ВОПРОСЫ ПЕЧАТАЙТЕ БЕЗ ЗНАКОВ ПРЕПИНАНИЯ В КОНЦЕ ВОПРОСА

Внимание!!! Если при сдачи теста у вас возникли проблемы с ответами, сразу пишите в личные сообщения. Мы постараемся решить Вашу проблему.

ИМЕЕТСЯ БОЛЬШОЕ КОЛИЧЕСТВО ОТВЕТОВ ПО ВСЕМ ВОПРОСАМ ПИСАТЬ В ЛИЧКУ

Оглавление

Вопрос

Обучение с учителем характеризуется

Обучение с учителем характеризуется

Обучение с учителем характеризуется

Задача классификации – это задача

Задача классификации – это задача

Задача классификации – это задача

Задачу машинного обучения можно представить в виде последовательности выполнения действий по выбору оптимальной решающей функции f из многопараметрического семейства F. Задача обучения сводится к задаче оптимизации на этапе:

Задачу машинного обучения можно представить в виде последовательности выполнения действий по выбору оптимальной решающей функции f из многопараметрического семейства F. Задача обучения сводится к задаче оптимизации на этапе:

Задачу машинного обучения можно представить в виде последовательности выполнения действий по выбору оптимальной решающей функции f из многопараметрического семейства F. Задача обучения сводится к задаче оптимизации на этапе:

Архитектура полносвязной нейронные сети основана на идее

Архитектура полносвязной нейронные сети основана на идее

Архитектура полносвязной нейронные сети основана на идее

Нейронные сети бывают следующих видов:

Нейронные сети бывают следующих видов:

Нейронные сети бывают следующих видов:

Функции активации в нейронных сетях:

Функции активации в нейронных сетях:

Функции активации в нейронных сетях:

При прямом проходе через Feed Forward Neural Network:

При прямом проходе через Feed Forward Neural Network:

При прямом проходе через Feed Forward Neural Network:

Отметьте верные высказывания о функциях активации:

Отметьте верные высказывания о функциях активации:

Отметьте верные высказывания о функциях активации:

Переобучение – это эффект, возникающий при

Переобучение – это эффект, возникающий при

Переобучение – это эффект, возникающий при

Лучший способ борьбы с переобучением:

Лучший способ борьбы с переобучением:

Лучший способ борьбы с переобучением:

Условия Каруша-Куна-Таккера применимы для решения:

Условия Каруша-Куна-Таккера применимы для решения:

Условия Каруша-Куна-Таккера применимы для решения:

Идея Momentum состоит в:

Идея Momentum состоит в:

Идея Momentum состоит в:

Метод подбора адаптированного learning rate на основе оценки исторических градиентов:

Метод подбора адаптированного learning rate на основе оценки исторических градиентов:

Метод подбора адаптированного learning rate на основе оценки исторических градиентов:

Наиболее популярный на текущий момент метод оптимизации, основанный на идее использования двух моментных членов, предложенный в 2015 году:

Наиболее популярный на текущий момент метод оптимизации, основанный на идее использования двух моментных членов, предложенный в 2015 году:

Наиболее популярный на текущий момент метод оптимизации, основанный на идее использования двух моментных членов, предложенный в 2015 году:

Все описанные в лекции алгоритмы обладают общим свойством. Каким?

Все описанные в лекции алгоритмы обладают общим свойством. Каким?

Все описанные в лекции алгоритмы обладают общим свойством. Каким?

Алгоритм Backpropagation:

Алгоритм Backpropagation:

Алгоритм Backpropagation:

Начальная инициализация весов нейросети:

Начальная инициализация весов нейросети:

Начальная инициализация весов нейросети:

Производная сигмоиды выражается через саму сигмоиду аналитически, как

Производная сигмоиды выражается через саму сигмоиду аналитически, как

Производная сигмоиды выражается через саму сигмоиду аналитически, как

Обучение нейронной сети – это применение алгоритма оптимизации для решения задачи

Обучение нейронной сети – это применение алгоритма оптимизации для решения задачи

Обучение нейронной сети – это применение алгоритма оптимизации для решения задачи

Градиентные методы оптимизации

Градиентные методы оптимизации

Градиентные методы оптимизации

Нейронные сети, наиболее часто применяющиеся в CV – это

Нейронные сети, наиболее часто применяющиеся в CV – это

Нейронные сети, наиболее часто применяющиеся в CV – это

Вам подходит эта работа?
Похожие работы
Обучение нейронных систем
Тест Тест
24 Апр в 07:17
29
0 покупок
Обучение нейронных систем
Тест Тест
31 Мар в 10:12
99 +3
0 покупок
Обучение нейронных систем
Тест Тест
27 Мар в 09:35
101 +1
0 покупок
Обучение нейронных систем
Статья Статья
15 Мар в 10:29
78 +1
0 покупок
Другие работы автора
АФХД - Анализ финансово-хозяйственной деятельности
Тест Тест
26 Апр в 14:39
91 +4
1 покупка
Темы журнала
Показать ещё
Прямой эфир