[{"term":"Что такое нейронная сеть и каковы ее основные свойства?","def":"Нейронная сеть - это алгоритм машинного обучения, который состоит из множества соединенных между собой узлов (нейронов), способных производить арифметические операции, и служит для анализа и обработки данных. Ее основные свойства - это способность к обучению и адаптации к новым данным, параллельная обработка информации и способность к распознаванию сложных шаблонов.","img":"https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/2/2c/Nuvola_apps_Talk.PNG"},{"term":"Какова структура нейрона?","def":"Нейрон состоит из трех элементов: дендритов, сомы и аксона. Дендриты получают входные сигналы от других нейронов или от внешней среды и передают их в сому. В соме происходит обработка сигналов и решение, следует ли передать их на аксон - длинный отросток, который передает выходной сигнал другим нейронам."},{"term":" Какие функции активации могут быть использованы в нейронных сетях? ","def":"Функция активации определяет, какой выходной сигнал будет передан нейроном в зависимости от весов входных сигналов и его порогового значения. В нейронных сетях используются такие функции активации, как сигмоиды, гиперболические тангенсы, ReLU и softmax.\n1) ступенчатая функция \n2) сигмоидная функция \n3) гиперболический тангенс \n4) гладкие сжимающие функции"},{"term":"Какие требования предъявляются к функциям активации?","def":"К функциям активации предъявляются следующие требования:\n\n- Нелинейность - функция должна быть нелинейной, чтобы сеть могла выучивать сложные зависимости в данных.\n- Дифференцируемость - функция должна быть дифференцируемой, чтобы можно было выполнять обратное распространение ошибки при обучении нейронной сети.\n- Ограниченность - функция должна быть ограниченной сверху или снизу, чтобы управлять выходными значениями и предотвращать экспоненциальный рост или затухание сигналов."},{"term":"Какие функции выполняет входной слой в многослойной сети?","def":"Входной слой в многослойной нейронной сети выполняет функцию приема входных данных, которые затем передаются в скрытые слои для обработки. Количество нейронов входного слоя соответствует количеству входных переменных."},{"term":"Можно ли обучить нейронную сеть без скрытого слоя?","def":"Да, можно обучить нейронную сеть без скрытого слоя, это называется однослойной нейронной сетью. Однако, такая сеть в большинстве случаев не может обеспечить достаточную точность и эффективность решения задач."},{"term":"В чем заключается обучение нейронных сетей?","def":"Обучение нейронных сетей заключается в поиске оптимальных параметров сети, которые позволяют ей решать задачу максимально точно. Этот процесс происходит путем настройки весовых коэффициентов и выбора оптимальной архитектуры сети."},{"term":"Почему один из алгоритмов обучения получил название «алгоритм обратного \nраспространения»?","def":"Алгоритм обратного распространения получил свое название из-за того, что он использует метод обратного распространения ошибки для настройки весовых коэффициентов. Этот метод заключается в последовательном распространении ошибки от выходного слоя к входному, при этом веса корректируются в соответствии с этой ошибкой."},{"term":"Чем отличается обучение с учителем от обучения без учителя?","def":"Обучение с учителем и обучение без учителя отличаются тем, что в первом случае входные данные имеют явную разметку, то есть заранее известен правильный ответ на каждый пример обучающей выборки. Во втором случае разметки нет, но сеть может сама выявлять закономерности и структуры в данных."},{"term":"Почему входные и выходные сигналы нейронной сети должны быть \nнормированы?","def":"Нормирование входных и выходных сигналов нейронной сети позволяет достичь более стабильной работы сети и ускорить процесс обучения. Нормирование помогает избежать проблемы неустойчивости весовых коэффициентов и уменьшить вероятность переобучения."}]
2 ученика недавно изучали 
ТРЕНАЖЁРЫ
КУРСЫ
КАРТОЧКИ