Давайте разберем каждую из задач и соотнесем их с соответствующими признаками нейронной сети.
-
A. Нахождение оценки неизвестной функции
- Это соответствует D. Аппроксимация функции, так как нейронные сети часто используются для аппроксимации сложных функций, которые невозможно явно задать.
-
B. Нахождение такого решения, которое удовлетворяет системе ограничений и максимизирует или минимизирует целевую функцию
- Это соответствует E. Оптимизация, так как задача оптимизации подразумевает нахождение наилучшего решения при заданных ограничениях.
-
C. Расчет такого входного воздействия, при котором система следует по желаемой траектории, диктуемой эталонной целью
- Это соответствует F. Управление, так как задача управления часто включает в себя следование заданной траектории или цели.
-
D. Аппроксимация функции
- Эта задача сама по себе является признаком нейронной сети, так как нейронные сети предназначены для аппроксимации функций.
-
E. Оптимизация
- Эта задача также является признаком нейронной сети, так как многие нейронные сети обучаются с целью оптимизации определенных функций потерь.
-
F. Управление
- Это также признак нейронной сети, так как нейронные сети могут использоваться для решения задач управления в различных системах.
Таким образом, мы можем сопоставить задачи с признаками нейронной сети следующим образом: