Главная /
Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных /
В чем задача функции активации?
В чем задача функции активации?
вопросПравильный ответ:
Описание выходного сигнала всей нейронной сети
Выбор сигмоиды, описывающей выходной сигнал нейрона
Перевести нейрон в рабочее состояние
Ограничить амплитуду выходного значения нейрона
Сложность вопроса
52
Сложность курса: Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных
67
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Нереально сложно
05 июн 2017
Аноним
Я сотрудник деканата! Срочно уничтожьте ответы по интуит. Умоляю
25 янв 2017
Другие ответы на вопросы из темы алгоритмы и дискретные структуры интуит.
- # Можно ли использовать в качестве базовых моделей линайную регрессию для алгоритма AdaBoots?
- # N-мерное нормальное распределение имеет количество параметров порядка
- # Выберите особенность SVM, о которой говорится ниже: SVM оптимизирует квадратичную функцию, которая является вогнутой и её максимум существует только один:
- # Даны четыре примера (наблюдения) в трехмерном пространстве признаков: A(1;4;10), B(2;5;6), C(1;3;8) и D(2;4;8), при этом известно, что первый и третий примеры относятся к классу "1", а второй и четвертый – к классу "0". Для обучения на данных примерах применяется алгоритм случайный лес (random forest). Случайным образом были выбраны 5 наборов примеров и признаков: (1) пример 1 (признаки 1,2) + пример 2 (признаки 1,3); (2) пример 3 (признаки 2,3) + пример 4 (признак 1); (3) пример 2 (признаки 1,2,3) + пример 3 (признак 1); (4) пример 1 (признаки 1,3) + пример 2 (признак 1) + пример 3 (признак 3); (5) пример 1 (признаки 2,3) + пример 4 (признаки 2,3). Для этих пяти наборов были построены соответственно пять деревьев по алгоритму CART, нечистота (impurity) вычислялась по Джини. Принадлежность к классу определяется голосованием – числом деревьев, которые отнесли тот или иной пример к определенному классу. Сколько деревьев отнесут тестовый пример F(2;3;6) к классу "0"? (Напишите ответ в виде целого числа.)
- # Где лучшая область применения нейронных сетей ?