Похожие вопросы
2025-09-03 01:10:48
Какое действия при обучении нейронной сети неверно, если ошибка равна нулю?
- знак приращения веса соответствует знаку ошибки, т.е. положительная ошибка проводит к усилению связи
- обучение нейронов происходит послойно, начиная с последнего слоя и заканчивая первым
- обучение каждого нейрона происходит независимо от обучения остальных нейронов
- модифицируются только компоненты матрицы весов, отвечающие ненулевым значениям входов
Другие предметы Колледж Обучение нейронных сетей нечеткая логика нейронные сети обучение нейронной сети ошибка ноль приращение веса усиление связи послойное обучение независимое обучение нейронов матрица весов колледж
2025-09-03 01:10:57
При обучении нейронной сети важно понимать, как происходит процесс корректировки весов на основе ошибки. Если ошибка равна нулю, это означает, что сеть уже делает правильные предсказания для заданных входных данных. Рассмотрим предложенные действия и выясним, какое из них неверно:
- Знак приращения веса соответствует знаку ошибки, т.е. положительная ошибка проводит к усилению связи. Это утверждение верно. Если ошибка положительная, то веса, связанные с этой ошибкой, увеличиваются, чтобы улучшить предсказания сети.
- Обучение нейронов происходит послойно, начиная с последнего слоя и заканчивая первым. Это тоже верное утверждение. В большинстве случаев, таких как в алгоритме обратного распространения ошибки, обновление весов начинается с последнего слоя и идет к первому.
- Обучение каждого нейрона происходит независимо от обучения остальных нейронов. Это утверждение неверно. Нейроны в одной сети взаимодействуют друг с другом через веса. Обучение одного нейрона влияет на обучение других, так как они могут делить одни и те же входные данные и веса.
- Модифицируются только компоненты матрицы весов, отвечающие ненулевым значениям входов. Это утверждение также верно. Во время обучения веса обновляются только для тех связей, которые активны (т.е. для ненулевых входов).
Таким образом, неверным действием при обучении нейронной сети, если ошибка равна нулю, является то, что обучение каждого нейрона происходит независимо от обучения остальных нейронов. Это важный момент, так как взаимодействие нейронов и их зависимости друг от друга являются ключевыми аспектами нейронных сетей.