1. Jismoniy model
eng kam mavhum model - bu tizimning jismoniy nusxasi, odatda asl nusxadan farqli oʻlchamdagi
2. Agar tarmoq yashirin qatlamlarda juda koʻp sonli neyronlarga ega boʻlsa, u holda
tarmoqni qayta tayyorlash mumkin
3. Xotira assotsiativ deb ataladi, agar kerakli ma'lumotlar quyidagilar tomonidan olinadi:
ushbu ma'lumotlarning mazmuniga koʻra
4. Loteral inhibisyon jarayoni buni ta'minlaydi
tizim avtomatik ravishda kerakli ma'lumotlarni qidirishni toʻxtatish toʻgʻrisida qaror qabul qiladi
5. Agar kirish vektori saqlangan tasvirlardan biriga mos kelsa, u holda:
bir neyron tanib olish qatlamida yonadi
6. Teskari aloqasiz tarmoq tarmoq hisoblanadi
ba'zi bir neyronning chiqishidan bir xil neyronning kirishlariga yoki oldingi qatlamdagi neyronga
oʻtadigan sinaptik aloqalari yoʻq.
7. Koʻp qatlamli perseptronning barcha neyronlarini oʻrgatish mumkinmi?
faqat oxirgi qatlamning neyronlari
8. Agar tarmoq ikkita oraliq qatlamni oʻz ichiga olsa, u modellashtiradi
ikkinchi qatlamning har bir yashirin elementi uchun bitta konveks "tortishish"
9. Taqqoslash qatlamidan ma'lumot quyidagilarga oʻtadi:
tanib olish qatlami
10. Stokastik oʻrganish usuli bilan ogʻirlik qiymatlaridagi oʻzgarishlar saqlanib qoladi, agar
ular maqsad funktsiyasini kamaytiradi
11. Berilgan chiqish neyronining xato signali deyiladi:
neyron chiqishi va uning maqsadli qiymati oʻrtasidagi farq
12. KB ma'murlari uchun integratsiya maqsadi
sun'iy intellekt va ma'lumotlar bazasi texnologiyasi uchun xos boʻlgan va ushbu ma'lumotlarning
qayerda joylashganiga bogʻliq boʻlmagan axborotga kirish va qayta ishlash usullarini
muva aqiyatli va samarali amalga oshiradigan yagona vositalar (til) yaratilishini ta'minlash.
13. Diskriminant funksiyasi deyiladi
berilgan muammoning yechim fazosini modellashtiruvchi funksiya
14. Perseptronning kirishi
0 va 1 qiymatlari
15. Agar mashgʻulot jarayonida ART tarmogʻining kirishiga oʻquv vektorlarining takroriy
ketma-ketligi berilsa, u holda:
cheklangan miqdordagi mashgʻulotlardan soʻng, oʻquv jarayoni barqarorlashadi
16. Har xil qaror qabul qilish holatlari uchun modellarning asosiy toifalari
Simulyatsiya, vizual modellashtirish va simulyatsiya
17. Perseptronni oʻrgatishda quyidagi mashgʻulotlar kutiladi:
barcha sinoptik havolalar
18. Inhibitor sinaptik ulanishlarning ogʻirlik qiymatlari qanday boʻlishi kerak?
oraliqdan teng qiymatlar (-1/n,0), bu erda n - bir qatlamdagi neyronlar soni
19. Biz X ta'lim vektorini ishga tushiramiz. Qaysi holatda vazn qiymatlarini oʻzgartirish
kerak emas?
agar perseptron signali toʻgʻri javobga mos kelsa
20. Orqa tarqalish tarmogʻini oʻrgatish:
"Oʻqituvchi bilan mashgʻulot"
Topshiriq
Oraliq nazorat
Talaba
ATAXANOV ABRORBEK AKMALJON OʻGʻLI
Boshlandi
20.09.2023 20:10
Tugadi
20.09.2023 20:27
To'g'ri
15
Foiz
75.0
|
