Тип функциональной зависимости, который реализует созданная нейронная сеть a, согласно предоставленным данным, — это …

• y = x
• y = x^2
• y = sin(x)
• y = e^x

Другие предметы Колледж Типы функциональных зависимостей в нейронных сетях основы нейронных сетей тип функциональной зависимости нейронная сеть данные нейронной сети обучение нейронных сетей функции активации примеры нейронных сетей колледж нейронные сети Новый

Чтобы определить тип функциональной зависимости, реализуемой нейронной сетью, необходимо проанализировать предложенные варианты:

• y = x: Это линейная зависимость, где выход y прямо пропорционален входу x.
• y = x^2: Это квадратичная зависимость, где выход y зависит от квадрата входа x. Она имеет параболическую форму.
• y = sin(x): Это периодическая функция, которая колеблется между -1 и 1. Зависимость y от x здесь не линейная и не полиномиальная.
• y = e^x: Это экспоненциальная зависимость, где y растет очень быстро с увеличением x.

Теперь, чтобы определить, какая из этих зависимостей наиболее вероятна для нейронной сети, нужно учитывать, как нейронные сети обрабатывают данные. Нейронные сети могут аппроксимировать различные функции, включая линейные, полиномиальные, тригонометрические и экспоненциальные функции.

Если ваша нейронная сеть была обучена на данных, которые имеют одну из этих зависимостей, то вы можете сказать, что она реализует соответствующую функциональную зависимость.

В конечном итоге, чтобы точно определить, какая из этих зависимостей реализуется в нейронной сети, нужно провести анализ обучающего набора данных и тестовых результатов. Это может включать визуализацию данных и оценку ошибок предсказания.

Таким образом, ответ на ваш вопрос зависит от контекста и данных, которые использовались для обучения нейронной сети. Если вы имеете конкретные данные или результаты работы сети, это поможет более точно определить тип функциональной зависимости.