Главная /
Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных /
Зачем нужен backprop?
Зачем нужен backprop?
вопросПравильный ответ:
Для минимизации ошибки
Для корректировки веса сети
Для определения обучающей тройки нейронов из обучающего множества
Для определения целевого вектора
Для обучения многослойных нейронных сетей
Сложность вопроса
87
Сложность курса: Алгоритмы интеллектуальной обработки больших объемов данных
67
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Какой человек находит вот эти ответы inuit? Это же легко
08 дек 2020
Аноним
Какой студент находит данные вопросы inuit? Это же элементарно (я не ботан)
13 ноя 2017
Аноним
спасибо за пятёрку
11 окт 2015
Другие ответы на вопросы из темы алгоритмы и дискретные структуры интуит.
- # Михаил получает на электронную почту в среднем 1000 писем в месяц, из них 2,44% - это спам. Известно, что среди спама слово "знакомство" встречается в 0,01% писем, а среди обычных писем в 10 раз реже. Какова вероятность того, что письмо, попавшее на почтовый ящик Михаила, в тексте которого встречается указанное слово, не является спамом? (Ответ укажите в целых процентах без знака процента.)
- # Выберите оптимальный параметр для следующей модели согласно принципу ML (Maximum Likelihood / Максимальное правдоподобие): "Вероятность того что идет дождь если есть тучи сильнее, чем вероятность того что идет дождь, если туч нет":
- # Укажите достоинства иерархической кластеризации:
- # На плоскости даны 6 точек с координатами A(1;1), B(2;2), C(3;2), D(3;4), E(4;5), F(5;4). Осуществите алгоритм иерархической агломеративной кластеризации. Расстояние между кластерами определите как полную связь (complete linkage). Определите точку, объединившуюся последней:
- # В синхронных нейронных сетях в каждый момент времени свое состояние меняет