11. Наступний варіант парадигми навчання (нейронна мережа немає правильних відповідей, але відомою є критична оцінка правильності виходу нейронної мережі для кожного вхідного прикладу; ваги налаштовуються так, щоб мережа формувала відповіді якомога більш близькі до відомих правильних відповідей) має назву:

24. Для багатошарового персептрона найбільш поширеним методом навчання (із вчителем) є:

Мережа Хемінга

41. Штучний нейрон складається з елементів (оберіть найбільш повну, але коректну відповідь):

37. Перша експертна система мала назву:

Асоцiативнi правила. Алгоритм Apriori.

31. Для RBF-мереж найбільш поширеним методом навчання є:

Дослідити модель лінійного нейрона з одним входом за допомогою алгоритму градієнтного спуску y = ax + b + eps для виборок (a= 1.65, b = 0.09, eps= 0 - 0.01, n=130). Визначити мінімальне         число ітерацій, коли помилка  вже не зменшується.

Дослідити модель лінійного нейрона з одним входом за допомогою алгоритму градієнтного спуску y = ax + b + eps для виборок (a= 2.1, b = 0.08, eps= 0 - 0.015, n=100). Визначити мінімальне         число ітерацій, коли помилка  вже не зменшується.

Ймовірнісна нейрона мережа.