2 (364)

Algorytm centroiddw to metoda optymalizacji istniejącego podziału (grupowania) zbioru obiektów

Błqd ostatniej warewy ród tBnmnowej oBzynuje się porównując odpowiedź sieci z prawidłową odpowiedzi, podań, przeźnauczyciela. 7 Ftinkcia przynaieźnnflCLan.ZPioni rozmytego osiąga dowolne wartnaci z przedziału fO.lf. 'y    ^v

Jcdcn-krak wjmćtońzic wspinaczki polega na przeszukiwaniu rozwiązań podobnych do aktualnego w celu wybrania najlepszego z nich 1 Jeśli waga i-tego wejHcia nełrótóWjąpi 0, wówcjm stan wyjścia tego neuronu nie zależy od i-tego sygnału wejściowego. • 7 Maszyna Turinga nie zawsze rateyinujHśie po znanej z góry liczbic/kroków. 7    ^f

Metody zochjanne nie pozwalają na dd^pdne rozwiązywanie problemów NP-tnidnycbw casie.wiełomnmowyzttjL.__’ _

Minimalne póiayde wietzchplfcowe grafit to problpn NP-tnidffi y______ ______________ _    '    '**

Nauka sieci neuronowej polegk na zmianie wag neuronów./^    *"    ..... •    ............* ......

Nauka z nauczycielem polega na tymże drenujemy zstSwia danymi wejściowymi, jak i oczekiwanym stenem wyjściowym T Odczytany z taśmy symbol i Jtainy stan wyetairajj^o jednoznacznego określenia następnego kroku deterTnmistycznej maszyny Tirana (nieza Perceptron o iwoch wejściach może być rcpnspatmyany jako pewna prosta(lub poiplaazczyzna), 7 Po wyuczeniij sieci neuronowej na pewnym zbioraa pitykładów, mogą być one powtórnie utyte w kolejnym stadium nauki. T Problemnanimaiiiego pokrycia kolumnowego macierzy binarnej jcstNP-tradny,    J    ^f

ProhlenyNpWełnetopo|izbiórpnjbbmówzliasyNP\ 7 Programowy generator iiczij pseudo losowych wfkcróputenny est okresowy. 7 Przeszukiwanie wiązkowe tnpewne uogoimenieralgoiytriii zachłannego. ▼.

Sigmoidalna fiinkcja aktywi cji neuronów Zapewnia ze wartość Wyjściowa zawsze rośnie jeśli rosną wartości na wejściu sieci.

Składnikiemstpnu wzbudzenia neuronu jesL iloczyn skalanryweluora sygnałów wejściowych i wektora wag 7 Sterowanie noapiyte ułatwia wykorzystanie nieprecyzyjnej wiedzy ekspertów.

Wielowarstwowa Biec neuronowa może mieć więcej wyjść, niż wejść. 7    .    _

Wybierając drogi Iobowo mamy szansę kiedyś znaleźć najkrótszą trasę w problemie komiwojażera, f

Algorytm wychładzania jest w stanie dokładnie rozwiązać dowolny problem NP-trudny w czasie widondanowyra Definicja pojęcia sąsiedztwa nie gnlezr od rorignjn rnTOńnaywant^n problemu.

Definicja sąsiedztwa wynsraT wykoizyirtama odległości na płaszczyiiie.    ...

Dwatebiory rozmyte me mora mieć w tym sanym punkcie niezerowych wartości.

FunkcjiipnynałeznoBci do tyioru rozmytego osiaga dowolne wartości z przedziału [-1,1].

Funkcja przynależności do zbioru rozrytego to to famo, co rozkład prawdopodobieństwa.

cfybaw

Funkcja XQR jest jedyna fiinkcja logif zna jakiej nie da sie zrealizować a pomocą pojedynczego perceptronu o dwóch wejściach Jedoniueninkowa wielowarstwowa Biec neuronowa może zdowalna dokładnością przybliżyć dowolna fimlccje ciagla. *7 Maszyna Turinga zawsze zatipnujc ę ię po znanej z góry liczbie kroków^    ' ' •

Metodp odwracania djratrybuąnty p aiegalfmp rz^OSZKmtnwartości błędu przez sieć neuronową w stronę od wyjścia do wejścia.

Metody zachłanne nigdy nie gpenijąjglobalnego rozwiązania problemów NP-trudtiycb.

Metody zachłanne pozwaląją jw dokładne rozwią2ywnnie problemów NP-trudnych w czasie wielomian owym Naukayieci neuronowe! polega na żrjalezieniu właściwej kolejności, w jabej neurony powinny otrzymywać'mformacje: • ‘'

Nauka z nauczyciclcmp piega ha bezpośrednim ustalaniu wag przez użytkownika.

Niedetarminifltyczm^ma! zyna jrmingjrpotrafi rozwiązywać problemy NP-zupełne w czasie wielomianowym. 7*- \

Pojedynczy perceptron c 3 wejściach może symulować dowolną 3-aigumentową fimkcję logiczna. •    ' .    '

Problemów NP-tmdn^cŁ nigdy nie rozwiązany dokładnie niezależnie od wielkości danych wejaclowyeh.

SAT jest problemem pląl igąjątymrw^ezienraoptyiiglnejknlejnaści wykonywania działań podczas liczenia wartości formuły logicznej W nlgonytmie\vychład2Bmarojwai2Jńr^*yłątanTlrHaałraia poprawiające alrtmlhe rozwiązanie.    ^J

W przyriadku skokowej fimkcji aktywacji do ranki neuronn stosuje się typowy algorytm wstecznej propagacji.

Wejście neuronu może przyjmować wyłącznie dodatnie wartości.

Wielowarstwowa Biec neuronowa nic może mieć wiecej wyjsc niz wejsc.    _; .-

Znalezienie w grafie kliki rzędu 2 jest problemem NP-zupeinym