Page 80 - 4522

4. Які функції активації формальних нейронів
найчастіше використовують і чому?
5. Які задачі можна вирішувати на основі одношарових
персептронов, а які не можна? Обґрунтуйте і
доведіть відповідь. Наведіть приклади.
6. Чи можна навчити дискретний одношаровий
персептрон обчислювати значення функцій: y = (x 1
and x 2), y = (x 1 xor x 2), y = not ((not x 1) and x 2), а
дійсний одношаровий персептрон – обчислювати
значення функцій: y = 3x 1 – 0,05x 2, y =
sin(x 1) + 0,3x 2, y = 0,5x 1 + 2x 2 – 2,5(x 1 – x 2) + 5,5?
Відповіді обґрунтуйте і, якщо можливо, поясніть
рисунками.
7. Поясніть, що означають лінійна роздільність і
лінійна нерозділеність класів.
8. Чи доцільно застосовувати одношаровий персептрон
для класифікації складно (нелінійно) роздільних
образів?
9. Чи завжди збігаються алгоритми навчання
одношарового персептрона?
10. Чи впливає величина кроку навчання на час
навчання одношарового персептрона? Чи впливає
обсяг навчальної вибірки на швидкість навчання
одношарового персептрона? Чи впливає кількість
використаних ознак на швидкість навчання
одношарового персептрона?
11. Що таке репрезентативна вибірка даних? Чи
повинна навчальна вибірка бути репрезентативною?
Чи повинна тестова вибірка бути репрезентативною?
Чи впливає репрезентативність навчальної вибірки
на точність класифікації екземплярів тестової
вибірки?
12. Чи впливає репрезентативність тестової вибірки на
точність класифікації екземплярів тестової вибірки,
на точність навчання персептрона по навчальній
вибірці?

79