Метод DBSCAN

19. Наступний варіант парадигми навчання (частина вагів зв’язків визначається на основі відомих правильних відповідей на кожен вхідний приклад, інша частина отримується за допомогою самонавчання) має назву:

21. Для мережі змагання найбільш поширеним методом навчання є:

34. Для рекурентної мережі найбільш поширеним є наступне навчальне правило:

 Класифікація систем штучного інтелекту.

10. Наступний варіант парадигми навчання (нейронна мережа має правильні відповіді, тобто виходи мережі, на кожен вхідний приклад; ваги налаштовуються так, щоб мережа формувала відповіді якомога більш близькі до відомих правильних відповідей) має назву:

7. Штучний нейрон побудований за принципом аналогії до біологічного нейрону, у якого:

   Дослідити модель лінійного нейрона з одним входом за допомогою алгоритму градієнтного спуску y = ax + b + eps для виборок (a=1.2, b =0.05, eps= 0 - 0.005, n=100). Визначити               мінімальне    число ітерацій, коли помилка  вже не  зменшується.

Зменшення розмiрностi даних. Метод головних компонент (PCA).

26. Для мережі ART найбільш поширеним методом навчання  (із вчителем) є: