Чтобы определить, какой из перечисленных показателей не относится к состоянию нейронной сети, давайте рассмотрим каждый из них более подробно.

• Установление новых связей между нейронами: Этот процесс действительно относится к состоянию нейронной сети. В нейронных сетях могут происходить изменения в структуре, например, образование новых связей, что влияет на ее способность к обучению и адаптации.
• Пороги нейронов: Пороги (или активационные функции) также важны для функционирования нейронов, так как они определяют, будет ли нейрон активирован в ответ на входные сигналы. Это также относится к состоянию нейронной сети.
• Количество ошибок при обучении: Этот показатель отражает качество работы нейронной сети во время обучения. Чем меньше ошибок, тем лучше сеть обучена. Таким образом, это также относится к состоянию нейронной сети.
• Вес синапсов нейронов: Веса синапсов являются основными параметрами, которые определяют, насколько сильно один нейрон влияет на другой. Они являются ключевыми для состояния нейронной сети и ее способности к обучению.

Теперь, когда мы проанализировали все перечисленные показатели, мы можем сделать вывод, что все они так или иначе относятся к состоянию нейронной сети. Однако, если рассматривать вопрос с точки зрения того, что не является непосредственным показателем состояния, то установление новых связей между нейронами может быть менее характерным, так как это скорее относится к динамическим изменениям в структуре сети, в то время как остальные параметры более статичны и непосредственно связаны с состоянием сети в определенный момент времени.

Таким образом, ответ на вопрос: установление новых связей между нейронами может считаться показателем, который не относится к состоянию нейронной сети в строгом смысле.