Kooperatív és tanuló rendszerek - zh 2012-04-10 forrásának megtekintése

{{GlobalTemplate|Infoszak|KooperativRendszerekZH2012apr10}}

==Kooperatív és Tanuló Rendszerek ZH 2012. április 10.==

'''1. Hasonlítsa össze a Perceptron-t és az Adaline-t felépítés, képesség, tanítási algoritmus szempontjából! (6p)'''

'''2. Származtassa a CMAC hálózat súlyvektorának analitikus megoldását.(6p)'''

'''3. Mit nevezünk túltanulásnak, milyen következménye van, és hogyan lehet védekezni ellene? (Minden ismert lehetséges ellenszert mutasson be) (6p)'''

'''4. Mit nevezünk lokális és mit globális tanulásnak? Van-e előnye egyiknek a másikkal szemben? Az ismert hálók közül melyek a globális és melyek a lokális tanulási hálók és miért? (6p)'''

'''5. Osztályozásnál gyakori, hogy négyzetes hibafüggvény <math> C ( w ) = \frac{1}{p} \sum_{i=0}^{p} ( d_i - y_i )^{2} {}</math> helyett a keresztentrópia hibafüggvényt a <math> C (w) = - \sum_{i=0}^{p} ( d_i ln(y_i) - ( 1 - d_i ) ln( 1 -y_i) ) {}</math> alkalmazzák. Itt <math> d_i {}</math> a kívánt kimenet, <math> y_i = sgm ( w^{T} x_i ) = sgm ( s_i) = \frac{1}{1+e^{-s_i}} {}</math> (az ott lent <math> e^{-s_i} {}</math> )és <math> p {}</math> a tanítópontok száma. Határozza meg egy fenti leképzést megvalósító elemi neutron súlyvektorának tanító összefüggését, ha a gradiens módszert és pillanatnyi hiba tanulást alkalmaz!(20p)'''

'''6. Milyen szerepet játszik a C együttható és a <math> \epsilon {}</math> (epszilon) változó egy osztályzás SVM konstrukciójánál, és milyen szempontok alapján lehet C-t megválasztani? (6p)'''

'''7. Milyen alapvető különbségek vannak egy NOE, és egy NARX architektúra között? Mikor melyiket alkalmazná? Egyes dinamikus neuronháló architektúra tanítására alkalmas az időben kiterítéses alapú BPTT módszer. A NOE és a NARX architektúra közül melyik (melyek) tanítására alkalmas a módszer. Írja le a BPTT tanítási eljárás lépéseit. (10p)'''

-- [[RynkiewiczAdam|Tsiga]] - 2012.05.03.


[[Category:Infoszak]]