Kooperatív és tanuló rendszerek - ppzh 2009-05-25

Ez az oldal a korábbi SCH wiki-ről lett áthozva. Az eredeti változata itt érhető el.

Ha úgy érzed, hogy bármilyen formázási vagy tartalmi probléma van vele, akkor kérlek javíts rajta egy rövid szerkesztéssel.

Ha nem tudod, hogyan indulj el, olvasd el a migrálási útmutatót

Kooperatív és Tanuló Rendszerek potpotZH 2009. május 25.

1. Mi a momentum módszer, milyen célból alkalmazzák, és mely hálótípusoknál alkalmazható? Minden ismert hálótípusra adja meg és indokolja is meg a választ! (8p)

2. Egy MLP rejtett rétegében lévő neuron súlyvektorának tanító összefüggését származtassa! Hogyan választja meg a tanításnál a "bátorsági faktort"? Meghatározhatók-e analitikus úton is a rejtett neuronok súlyértékei? (14p)

3. Mi a keresztkiértékelés és mikor használjuk? Milyen változatait ismeri? (8p)

4. Mekkora a CMAC háló rejtett rétegének komplexitása (a háló súlyainak száma) egydimenziós és N dimenziós esetben, ha C a háló paramétere (az asszociációs vektorban az aktív bitek száma) és [math] r_i [/math] az i-edik bemeneti dimenziónál a lehetséges diszkrét bemeneti értékek száma és bemeneti dimenziótól függetlenül C-szeres lefedést alkalmazunk? (10p)

5. Mutassa meg, hogy az EXOR probléma megoldható egy olyan RBF hálózattal, melynek két Gauss rejtett neuronja van, ahol a bázisfüggvények középpontjai [0 0] és [1 1] (12p)

6. Meghatározható-e egy egykimenetű RBF háló súlyvektora a Wiener-Hopf egyenlet megfelelő változatával? Ha igen, adja meg a megfelelő Wiener-Hopf egyenletet, ha nem, indokolja meg, hogy miért nem. (8p)

-- Sanyi - 2009.05.25.