www.automaci.fora.pl

Przywrócony_id:(52)

pytania z air.elektryczny - co sądzicie o moich odpowiedziach?

Sieci neuronowe
1. Jak się nazywa funkcja aktywacji wyrażona poniższym wzorem:
yi=(2/(1+exp(-beta*ui)))-1
a) progowa unipolarna,
b) progowa bipolarna,
c) sigmoidalna,
d) sigmoidalna unipolarna,
e) sigmoidalna bipolarna,
f) tangens hiperboliczny,
g) inna.

2. Czym się różni sieć neuronowa jednokierunkowa od rekurencyjnej?
W rekurencyjnej są połączenia dwukierunkowe między elementami przetwarzającymi. Sygnały na wyjściach zależą od wejść jak i od sygnałów wyjść starych stanów.

3. Metoda uczenia Kohonena, to:
a) uczenie pod nadzorem,
b) uczenie z krytykiem,
c) uczenie samoorganizujące się,
d) uczenie z nauczycielem,
e) uczenie typu Hebba,
f) uczenie typu konkurencyjnego,
g) żadne z powyższych.

4. Liczbę neuronów w warstwie ukrytej dobiera się ze względu na:
a) liczbę sygnałów wejściowych,
b) liczbę neuronów w warstwie wejściowej,
c) liczbę sygnałów wyjściowych,
d) twierdzenie Kołmogorowa,
e) właściwości funkcji aproksymujących,
f) intuicyjnie,
g) żadne z powyższych.

5. Zdolność odtworzenia zbioru L przez sieć neuronową jest miarą:
a) zdolności generalizacji,
b) zdolności aproksymacji,
c) zdolności zapamiętania danych uczących,
d) zdolności uogólniania.

6. Miara VCdim, to miara:
a) zdolności aproksymacji,
b) zdolności generalizacji,
c) zdolności zapamiętania danych uczących,
d) zdolności uogólniania.

marek.suwara

w 4 na pewno E i na pewno nie D, nie wiem co z A

Przywrócony_id:(52)

Marek, Ty w ogóle przeczytałeś tw. k. przed napisaniem postu? przecież jak byk jest to pasuje, a jak kołomogorow pasuje to i odpowiedź A również.

twierdzenie kołomogorowa: aproksymacja funkcji ciągłej, przekształcającej N-wymiarowy zbiór danych wejściowych x w M-wymiarowy wektor wyjściowy d możliwa jest przy użyciu SN o jednej warstwie ukrytej. przy N wejściach wystarczy użyć (2N+1) neuronów w warstwie ukrytej. w przypadku odwzorowania nieciągłego x-->y zgodnie z teorią kołomogorowa wymagane jest w ogólnym przypadku użycie dwóch warstw ukrytych.

marek.suwara

ale to mówi o liczbie warstw ukrytych a nie liczbie neuronów w tych warstwach

Przywrócony_id:(52)

????????

napisał:

przy N wejściach wystarczy użyć (2N+1) neuronów w warstwie ukrytej..

marek.suwara

Przy N wejściach wystarczy użycie (2N+1) neuronów w warstwie ukrytej.

To się tez tyczy twierdzenia?

Przywrócony_id:(52)

jak dla mnie, to to z twierdzenia zostało wywnioskowane... było podane w następnym slajdzie po twierdzeniu... nie wiem.

marek.suwara

no właśnie nie wiem czy to podkreślone to tylko twierdzenie, czy to co jest na następnym slajdzie też..

Przywrócony_id:(52)

po kole sie dowiemy Very Happy

Manswet.Bańka

ale z tego co piszecie, to b) tez pasuje.

Przywrócony_id:(52)

b też? czemu?

Manswet.Bańka

a nie jest tak, że liczba wejść jest tożsama z liczbą neuronów wejściowych? czy coś pomieszałem...;P

jakub.matys

Jak na mnie to Maniek racje ma i bedzie a,b,d,e. Ale to tylko moja skromna opinia

Mateusz.Matras

potrafi ktos rozwiazac cale zadanie z testow z czesci o rozmytych i moglby powiedziec co tam sie robi ??

wiem ze trzeba obliczyc ten stopien przynaleznosci, i zrobic tabelke a co dalej ?? to jest koniec czy co:P?? i jeszcze na co tutaj ma wplyw mechanizm wnioskowania i obliczenie przeslanek regul bo chyba nie do robienia tebaleki (mam nadzieje)