Главная /
Основы теории нейронных сетей /
Если случайные изменения весовых значений очень малы, то:
Если случайные изменения весовых значений очень малы, то:
вопросПравильный ответ:
сеть может попасть в локальный минимум
процесс обучения может оказаться нестабильным и сеть никогда не обучится
потребуются очень большие затраты вычислительных ресурсов
Сложность вопроса
89
Сложность курса: Основы теории нейронных сетей
60
Оценить вопрос
Комментарии:
Аноним
Если бы не опубликованные решения - я бы сломался c этими тестами intuit.
26 апр 2018
Аноним
Гранд мерси за гдз по интуиту.
15 дек 2017
Аноним
Если бы не опубликованные подсказки - я бы не справился c этими тестами intuit.
02 дек 2016
Другие ответы на вопросы из темы искусственный интеллект и робототехника интуит.
- # Алгоритм обучения персептрона – это:
- # Паралич сети может наступить, когда:
- # При обучении слоя Кохонена подстраиваются весовые значения:
- # Метод коррекции весов пропорционально входу заключается в:
- # Пусть при Больцмановском обучении сделанное изменение весовых значений увеличило целевую функцию. Всегда ли сделанное изменение скидывается?