Решение задачи
18. В рамках рассматриваемой лекции алгоритм обучения нейросети был: А) Обратное распространение ошибок Б) BFGS В) На основе радиально ба...
Условие:
18. В рамках рассматриваемой лекции алгоритм обучения нейросети был:
А) Обратное распространение ошибок
Б) BFGS
В) На основе радиально базисных функций
Решение:
А) Обратное распространение ошибок.
Обратное распространение ошибок (backpropagation) является одним из наиболее популярных алгоритмов обучения нейронных сетей. Он основан на идее минимизации ошибки между предсказанными значениями нейросети и ожидаемыми значениями. Алгоритм обратного распространения ошибок использует градиентный спуск для обновления весов нейронов в сети, чтобы минимизировать ошибку. Этот алгоритм широко применяется в практике обучения нейронных сетей.
Б) BFGS.
BFGS (Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno) - это метод оптимизации, который используется для решения задачи минимизации функции. Он не является специфическим алгоритмом обучения нейронных сетей, но может быть использован в некоторых случаях для оптимизации параметров нейросети. Однако, обратное распространение ошибок является более распространенным и эффективным алгоритмом для обучения нейронных сетей.
В) На основе радиально базисных функций.
Алгоритм обучения нейросети на основе радиально базисных функций (RBF) является одним из методов обучения нейронных сетей. RBF-сети состоят из нескольких слоев, включая входной слой, скрытый слой с радиально базисными функциями и выходной слой. Радиально базисные функции используются для преобразования входных данных в пространство более высокой размерности. Однако, обратное распространение ошибок все еще может использоваться для обучения весов в RBF-сетях.
Похожие работы
Попробуй и другие функции
Решения по другим предметам
А
Б
В
М
П
С
Т
Э