Материалы по запросу: дискретная математика обучение

сигмоида? [-1, 0] [-1, 1] [0, 1] [0, бесконечность] В каком случае можно считать нейронную сеть обученной? значение выходного сигнала попадает в диапазон [0,1] количество входных сигналов соответствует

обоснован несколькими факторами. Во-первых, паросочетания являются одним из важных понятий дискретной математики. Изучение данной темы позволяет развить навыки логического мышления, анализа и решения задач

(импульсы) биологические нейроны?  * аксонов  * дендритов  * синапсов  * ядра 5. В чем заключается обучение классической нейронной сети? * в подстройке весовых коэффициентов  * в назначении количества слоев

вариантов [0, 1] [-1, 0] [-1, 1] [0, бесконечность] В каком случае можно считать нейронную сеть обученной?Тип ответа: Множественный выбор • с выбором нескольких правильных ответов из предложенных вариантов

·        экспериментальный метод ·        наблюдение   Определите соответствие между понятиями и их характеристиками: A. Обучение B. Мотивация C. Педагог D. Интеллект E. специально организованный, управляемый процесс взаимодействия

НИИДПО - Учитель математики (340 ч) - 5. Дискретная математика и теория вероятностей - Все практические задания дисциплины

сигналы (импульсы) биологические нейроны? * аксонов * дендритов * синапсов * ядра 5. В чем заключается обучение классической нейронной сети? * в подстройке весовых коэффициентов * в назначении количества слоев

20 человек неограниченным кругом лиц 56. Преобразование непрерывных изображений и звука в набор дискретных значений в форме кодов называют ... 57. Над папками и файлами можно осуществлять определенные

НИИДПО - Учитель математики (340 ч) - 5. Дискретная математика и теория вероятностей - Все тесты дисциплины

информационной базе 27. Имитационные модели в отношении поведения зависимых переменных делят на … * дискретные и непрерывные *первичные и вторичные *гибкие и жесткие *статические и динамические 28. Информация

предсказания 3 написание пайплайна для обучения и использование в реальном окружении 4 написание эвристического алгоритма для решения задачи или алгоритма машинного обучения 5 улучшение качества работы алгоритма

требуется привлечение новейших методов, таких как … (укажите 2 варианта ответа) ·        методы дискретной математики ·        методы искусственного интеллекта ·        переборные алгоритмы ·        статистические

совокупность данных, отражающая объекты и их связи Преобразование непрерывных изображений и звука в набор дискретных значений в форме кодов называют …Тип ответа: Одиночный выбор • с выбором одного правильного ответа

способности, определяемые спецификой труда преподавателя (специальные способности учителя труда, учителя математики, учителя истории и так далее). Выберите один ответ: Крутецкий В.А. Фоминова А.Н. Афанасьева Е.А

Множественный выбор • с выбором нескольких правильных ответов из предложенных вариантов методы дискретной математики методы искусственного интеллекта переборные алгоритмы статистические подходы Для того чтобы

единственное оптимальное решение не может быть использовано для решения задач оптимизации в машинном обучении часто используется для решения задач, где зависимость между переменными является квадратичной или

человек  неограниченным кругом лиц   19) Преобразование непрерывных изображений и звука в набор дискретных значений в форме кодов называют ...          Тип ответа: Текстовый ответ   20) Над папками и файлами

данных, где каждая запись имеет одинаковую структуруТип ответа: Текcтовый ответ … обучение – это подраздел машинного обучения, в котором используются нейронные сети с множеством уровней (слоев) для извлечения

могут выполняться над различными математическими объектами 2   Для информатики важен такой раздел математики, как алгебра логики, объектами которой являются … 3   В алгебре логики высказывания обозначают

сигмоида? [-1, 0] [-1, 1] [0, 1] [0, бесконечность] В каком случае можно считать нейронную сеть обученной? значение выходного сигнала попадает в диапазон [0,1] количество входных сигналов соответствует