Неуралне мреже/К1 2021 — разлика између измена
Пређи на навигацију
Пређи на претрагу
(→2. zadatak: matrice) |
м (Ispravka od `<@639476563339116545>`) |
||
| (Једна међуизмена истог корисника није приказана) | |||
| Ред 4: | Ред 4: | ||
== 1. zadatak == | == 1. zadatak == | ||
Navesti razlike neuralnih mreža u odnosu na klasično mašinsko učenje. Dati primere. | Navesti razlike neuralnih mreža u odnosu na klasično mašinsko učenje. Dati primere. | ||
== 2. zadatak == | == 2. zadatak == | ||
Obučiti perceptronsku neuralnu mrežu, ako je dat skup obučavanja | Obučiti perceptronsku neuralnu mrežu, ako je dat skup obučavanja | ||
<math> \mathbf{x} = | <math> \mathbf{x} = | ||
\begin{bmatrix} | \begin{bmatrix} | ||
1 & -1 & 4 | 1 & -1 & 5 & 4 \\ | ||
2 & 3 & 4 | 2 & 3 & 5 & 4 \\ | ||
2 & 3 & 2 | 2 & 3 & 3 & 2 | ||
\end{bmatrix}, \mathbf{d} = | \end{bmatrix}, \mathbf{d} = | ||
\begin{bmatrix} | \begin{bmatrix} | ||
1 & 1 & -1 & -1 | 1 & 1 & -1 & -1 | ||
\end{bmatrix} | \end{bmatrix} | ||
</math>. Vrednost ''bias'' je -1, konstanta obučavanja <math>\ | </math>. Vrednost ''bias'' je -1, konstanta obučavanja <math>\eta = 0.5</math> i sve težine su početno 1. Prikazati prve dve epohe obučavanja. Kada se završava učenje? | ||
== 3. zadatak == | == 3. zadatak == | ||
Nacrtati jednoslojnu neuralnu mrežu koja aproksimira neku funkciju sa dve promenljive <math> z = f(x,y); x,y,z \in \mathbb{R}</math>. Navesti skup obučavanja. Napisati pravilo učenja ove neuralne mreže. | Nacrtati jednoslojnu neuralnu mrežu koja aproksimira neku funkciju sa dve promenljive <math> z = f(x,y); x,y,z \in \mathbb{R}</math>. Navesti skup obučavanja. Napisati pravilo učenja ove neuralne mreže. | ||
== 4. zadatak == | == 4. zadatak == | ||
Navesti prednosti i mane višeslojnih neuralnih mreža. Kako se obučavaju ove neuralne mreže? | Navesti prednosti i mane višeslojnih neuralnih mreža. Kako se obučavaju ove neuralne mreže? | ||
Тренутна верзија на датум 4. новембар 2021. у 19:54
- Овај рок није решен. Помозите SI Wiki тако што ћете га решити.
1. zadatak
Navesti razlike neuralnih mreža u odnosu na klasično mašinsko učenje. Dati primere.
2. zadatak
Obučiti perceptronsku neuralnu mrežu, ako je dat skup obučavanja . Vrednost bias je -1, konstanta obučavanja i sve težine su početno 1. Prikazati prve dve epohe obučavanja. Kada se završava učenje?
3. zadatak
Nacrtati jednoslojnu neuralnu mrežu koja aproksimira neku funkciju sa dve promenljive . Navesti skup obučavanja. Napisati pravilo učenja ove neuralne mreže.
4. zadatak
Navesti prednosti i mane višeslojnih neuralnih mreža. Kako se obučavaju ove neuralne mreže?