6. Záver
5.3 Adaptačné pravidlo pre ACE
5. Učenie NN podľa stavu systému

Obsah

5.4 Repetitórium č. 4

Tematické okruhy pre štúdium

• 5. tutoriál

  1.

  Vysvetlite základnu topológiu Hopfieldovej siete.

  2.

  Aké sú aplikačné možnosti Hopfieldovej siete?

  3.

  Stručne charakterizujte TSP problém.

  4.

  Vysvetlite význam RC-modelu neurónu.

  5.

  Vysvetlite základny princíp BP na RC sieti, význam $x(\infty)$ a $y(\infty)$.

  6.

  Čo predstavuje indexová funkcia $\delta_{ij}$ a čo $\delta_{i}$.

  7.

  Charakterizujte postup činnosti BP na RC NN.

  8.

  Stručne popíšte topológiu ART, je to kontrolované učenie na RC ?

  9.

  Aké sú základné kroky jej činnosti?

  10.

  Aké existujú iné varianty ART-učenia?

  11.

  Popíšte základné charakteristiky učenia podľa stavu systému reinforcement learning.

  12.

  Aké základné časti má táto NN? Aké majú funkcie?

  13.

  Aké sú adaptačné pravidlá pre túto NN?

  14.

  Charakterizujte modulárne NN, akú stratégiu používajú?

  15.

  Aké sú základné typy časti modulárnych NN?

  16.

  Charakterizujte jednoduchšiu a zložitejšiu MNN.

Poznámky

Poznámky

CIG Homepage(E-mail us!)