Вариант Z
Задание
1.
Как
в сети Кохонена определить, к какому классу относится
объект?
1. Среди нейронов слоя Кохонена
выбрать тот, у которого значение максимально.
2. Сеть Кохонена не работает с
задачами классификации.
3. Номер класса в сети Кохонена
определяется комбинацией выходов.
Задание
2.
Дана
сеть Хэмминга. Пусть обучающие примеры равны:
а)
{1;1;1;1} б) {1,1,1,-1} в) {1,1,-1,-1} и г) {1,-1,-1,-1}
Напишите
ниже, чему будет равна матрица весовых коэффициентов первого слоя 
:
Задание
3.
Может
ли после стадии инициализации матрица весовых коэффициентов синапсов сети Хопфилда выглядеть следующим образом?
Задание
4.
Может
ли в сети Хопфилда количество запоминаемых образцов
быть меньше количества нейронов?
1. Да
2. Нет
Задание
5.
В чем заключается задача
кластеризации объектов с помощью нейронных сетей? Напишите ниже.
Вариант К
Задание
1.
В
дифференциальном методе обучения Хебба сильнее всего
обучаются те нейроны, которые _________
1.
Входы, которых менее всего изменились в сторону увеличения
2.
Выходы, которых более всего изменились в сторону увеличения
3.
Синапсы, которых пропустили меньше информации
Задание
2.
Можно
ли на входы сети Кохонена подать буквы?
1. Да
2. Нет
3. Можно, но предварительно закодировать их числами
Задание
3.
Чему
равно расстояние Хэмминга между словами «Таня» и «Катя»?
