Нейронные сети. 5 семестр. МОИ (МТИ) — часть 1

СПИСОК ВОПРОСОВ

Обучение с учителем характеризуется
Задача классификации – это задача
Задачу машинного обучения можно представить в виде последовательности выполнения действий по выбору оптимальной решающей функции f из многопараметрического семейства F. Задача обучения сводится к задаче оптимизации на этапе:
Архитектура полносвязной нейронные сети основана на идее
Нейронные сети бывают следующих видов:
Функции активации в нейронных сетях:
При прямом проходе через Feed Forward Neural Network:
Отметьте верные высказывания о функциях активации:
Переобучение – это эффект, возникающий при
Лучший способ борьбы с переобучением:
Условия Каруша-Куна-Таккера применимы для решения:
Метод подбора адаптированного learning rate на основе оценки исторических градиентов:
Наиболее популярный на текущий момент метод оптимизации, основанный на идее использования двух моментных членов, предложенный в 2015 году:
Все описанные в лекции алгоритмы обладают общим свойством. Каким?
Алгоритм Backpropagation:
Начальная инициализация весов нейросети:
Производная сигмоиды выражается через саму сигмоиду аналитически, как
Градиентные методы оптимизации
Нейронные сети, наиболее часто применяющиеся в CV – это