В нейронных сетях в результате обучения на примерах строятся передаточные (решающие) функции, определяющие зависимости между входными и выходными признаками

• верно
• неверно

Другие предметы Колледж Нейронные сети нейронные сети обучение на примерах передаточные функции зависимости входных выходных признаков ИИС интеллектуальные информационные системы колледж Новый

Верно.

Давайте рассмотрим это утверждение подробнее. Нейронные сети обучаются на основе примеров, которые содержат входные данные и соответствующие выходные данные. В процессе обучения нейронная сеть настраивает свои параметры (веса и смещения), чтобы минимизировать ошибку между предсказанными выходами и реальными выходами. Это приводит к формированию передаточных (или решающих) функций.

Вот основные шаги, которые происходят в процессе обучения нейронной сети:

1. Сбор данных: Мы собираем набор данных, который включает входные и выходные признаки.
2. Инициализация сети: Создаем архитектуру нейронной сети, задаем количество слоев и нейронов в каждом слое.
3. Обучение: Нейронная сеть проходит через процесс обучения с использованием алгоритма обратного распространения ошибки. На каждом этапе сеть делает предсказание на основе входных данных.
4. Коррекция весов: Сравниваем предсказанные выходы с реальными выходами и корректируем веса нейронов для уменьшения ошибки.
5. Формирование передаточных функций: В результате обучения формируются функции, которые описывают, как входные данные преобразуются в выходные. Эти функции могут быть сложными и нелинейными, что позволяет нейронным сетям решать различные задачи.

Таким образом, в результате обучения нейронные сети действительно строят передаточные функции, которые определяют зависимости между входными и выходными признаками. Это позволяет им эффективно решать задачи классификации, регрессии и другие.