Strona główna
Liceum ogólnokształcące i technikum
Informatyka
Typy sieci neuronowych
Sprawdź się
Powrót
Wróć do informacji o e-podręczniku
Wydrukuj
Pobierz materiał do PDF
Zaloguj się, aby dodać do ulubionych
Zaloguj się, aby skopiować i edytować materiał
Zaloguj się, aby udostępnić materiał
Zaloguj się, aby dodać całą stronę do teczki
Oceń projekt
Mapa myśli
Dla nauczyciela
Sprawdź się
1
1
Pokaż ćwiczenia:
1
Ćwiczenie
1
R1Ikdy9FVoZZR
Pokaż odpowiedź
Najprostsza sieć neuronowa to
perceptron
.
RhFMnWzHW2gsc
1
1
Ćwiczenie
2
xx
xx
Źródło:
Contentplus
.pl sp. z o.o., licencja: CC BY-SA 3.0.
Ćwiczenie
2
R1eOE81XFo5c5
R1IxAMbyrnOqi
2
Ćwiczenie
3
Wymyśl pytanie na kartkówkę związane z tematem materiału.
R2v7eoFt0PXCh
2
Ćwiczenie
4
Ile warstw ukrytych posiada jednokierunkowa sieć wielowarstwowa? Możliwe odpowiedzi: 1. Co najmniej dwie ukryte warstwy., 2. Co najwyżej dwie ukryte warstwy., 3. Dokładnie jedną ukrytą warstwę., 4. Nie posiada warstw ukrytych.
ReLEGyf24wEln
2
Ćwiczenie
5
h
h
Źródło:
Contentplus
.pl sp. z o.o., licencja: CC BY-SA 3.0.
Ćwiczenie
5
R1CQmaEHDRE0W
RAipLNLil3R7B
2
Ćwiczenie
6
Które sieci są wykorzystywane jako pewnego rodzaju pamięć skojarzeniowa? Możliwe odpowiedzi: 1. Sieci rekurencyjne, 2. Sieci samoorganizujące, 3. Sieci jednokierunkowe wielowarstwowe, 4. Sieci jednokierunkowe dwuwarstwowe
R1GyCO4DdRQiG
3
Ćwiczenie
7
Połącz w pary typy sieci neuronowych z ich opisami. Sieci jednokierunkowe Możliwe odpowiedzi: 1. Typ sieci, która sama powinna wykrywać istotne zależności w danych wejściowych. Przykładem takiej sieci jest sieć Kohonena., 2. Przepływ danych w tego typu sieciach zawsze przebiega od warstwy wejściowej do warstwy wyjściowej., 3. Sieci te charakteryzują się tym, że połączenia między neruonami stanowią graf z cyklami. Sieci rekurencyjne Możliwe odpowiedzi: 1. Typ sieci, która sama powinna wykrywać istotne zależności w danych wejściowych. Przykładem takiej sieci jest sieć Kohonena., 2. Przepływ danych w tego typu sieciach zawsze przebiega od warstwy wejściowej do warstwy wyjściowej., 3. Sieci te charakteryzują się tym, że połączenia między neruonami stanowią graf z cyklami. Sieci samoorganizujące się Możliwe odpowiedzi: 1. Typ sieci, która sama powinna wykrywać istotne zależności w danych wejściowych. Przykładem takiej sieci jest sieć Kohonena., 2. Przepływ danych w tego typu sieciach zawsze przebiega od warstwy wejściowej do warstwy wyjściowej., 3. Sieci te charakteryzują się tym, że połączenia między neruonami stanowią graf z cyklami.
Połącz w pary typy sieci neuronowych z ich opisami. Sieci jednokierunkowe Możliwe odpowiedzi: 1. Typ sieci, która sama powinna wykrywać istotne zależności w danych wejściowych. Przykładem takiej sieci jest sieć Kohonena., 2. Przepływ danych w tego typu sieciach zawsze przebiega od warstwy wejściowej do warstwy wyjściowej., 3. Sieci te charakteryzują się tym, że połączenia między neruonami stanowią graf z cyklami. Sieci rekurencyjne Możliwe odpowiedzi: 1. Typ sieci, która sama powinna wykrywać istotne zależności w danych wejściowych. Przykładem takiej sieci jest sieć Kohonena., 2. Przepływ danych w tego typu sieciach zawsze przebiega od warstwy wejściowej do warstwy wyjściowej., 3. Sieci te charakteryzują się tym, że połączenia między neruonami stanowią graf z cyklami. Sieci samoorganizujące się Możliwe odpowiedzi: 1. Typ sieci, która sama powinna wykrywać istotne zależności w danych wejściowych. Przykładem takiej sieci jest sieć Kohonena., 2. Przepływ danych w tego typu sieciach zawsze przebiega od warstwy wejściowej do warstwy wyjściowej., 3. Sieci te charakteryzują się tym, że połączenia między neruonami stanowią graf z cyklami.
R1TeMSWolvmgZ
3
Ćwiczenie
8
Przyporządkuj podane modele sieci do odpowiednich kategorii. sieci jednokierunkowe Możliwe odpowiedzi: 1. sieć
Hopfielda
, 2. sieć
Hamminga
, 3. perceptron wielowarstwowy, 4. perceptron jednowarstwowy sieci rekurencyjne Możliwe odpowiedzi: 1. sieć
Hopfielda
, 2. sieć
Hamminga
, 3. perceptron wielowarstwowy, 4. perceptron jednowarstwowy
Przyporządkuj podane modele sieci do odpowiednich kategorii. sieci jednokierunkowe Możliwe odpowiedzi: 1. sieć
Hopfielda
, 2. sieć
Hamminga
, 3. perceptron wielowarstwowy, 4. perceptron jednowarstwowy sieci rekurencyjne Możliwe odpowiedzi: 1. sieć
Hopfielda
, 2. sieć
Hamminga
, 3. perceptron wielowarstwowy, 4. perceptron jednowarstwowy