Что называется обучающей выборкой для обучения персептрона?

• набор входных векторов, для которых заранее известны значения аппроксимируемой функции
• набор выходных векторов, являющихся точными значениями аппроксимируемой функции
• набор входов, используемых при обучении
• набор пар входов и выходов, используемых при обучении

Другие предметы Университет Обучение нейронных сетей искусственный интеллект в образовании применение ИИ в университете технологии ИИ в учебном процессе обучение с помощью ИИ преимущества ИИ в образовании будущее образования с ИИ ИИ и студенческое обучение адаптивное обучение с ИИ роль ИИ в высшем образовании инновации в образовании с ИИ Новый

Обучающая выборка для обучения персептрона - это важный аспект, который необходимо понять для успешного применения алгоритмов машинного обучения. Давайте разберем, что это такое и какие элементы она включает.

1. Определение обучающей выборки: Обучающая выборка представляет собой набор данных, который используется для обучения модели, в данном случае - персептрона.
2. Структура обучающей выборки: Она состоит из пар входов и выходов. Каждая пара включает в себя:
• Входные векторы: Это значения, которые подаются на вход модели. Они могут представлять различные признаки или характеристики данных.
• Выходные векторы: Это значения, которые модель должна предсказать. Они представляют собой целевые значения, которые мы хотим получить в результате работы модели.
3. Формулировка: Таким образом, правильный ответ на ваш вопрос - это набор пар входов и выходов, используемых при обучении.

Это означает, что для каждого входного вектора в обучающей выборке существует соответствующий выходной вектор, который является правильным ответом, который модель должна научиться предсказывать. Именно такая структура позволяет персептрону корректно обучаться и адаптироваться к данным.