Тип нейронной сети, который использует MATLAB для создания обобщенно- регрессионной НС (GRNN), — это …

• однослойный перцептрон
• многослойный перцептрон
• сеть Ворда
• GRNN

Другие предметы Колледж Типы нейронных сетей основы нейронных сетей тип нейронной сети MATLAB обобщенно-регрессионная нейронная сеть GRNN однослойный перцептрон многослойный перцептрон сеть Ворда Новый

Тип нейронной сети, который используется в MATLAB для создания обобщенно-регрессионной нейронной сети (GRNN), — это GRNN.

Давайте разберем, что такое обобщенно-регрессионная нейронная сеть и как она работает:

• Определение: GRNN — это тип нейронной сети, который используется для решения задач регрессии. Она позволяет моделировать зависимости между входными и выходными данными.
• Структура: GRNN является однослойной сетью, где каждый нейрон представляет собой функцию радиального базиса. Это позволяет сети обрабатывать данные с высокой степенью точности.
• Принцип работы: GRNN использует метод ближайших соседей для предсказания выходного значения на основе входных данных. Она учитывает расстояние между входными данными и обучающими примерами, что позволяет делать более точные прогнозы.

Таким образом, ответ на ваш вопрос — это GRNN, так как именно этот тип нейронной сети используется в MATLAB для создания обобщенно-регрессионных нейронных сетей.