V1: 11. Сеть Хопфилда
I: ТЗ № 172
S: В сети Хопфилда выходные сигналы нейронов являются
+: входными сигналами сети
-: весами последующего слоя
-: входными сигналами последующего слоя
+: выходными сигналами сети
I: ТЗ № 173
S: В сети Хопфилда выходные сигналы нейронов не могут являться
-: входными сигналами сети
+: весами последующего слоя
+: входными сигналами последующего слоя
-: выходными сигналами сети
I: ТЗ № 174
S: В классической сети Хопфилда
-: матрица весов является единичной
+: матрица весов является симметричной
+: отсутствует автосвязь
-: присутствует автосвязь
I: ТЗ № 175
S: В классической сети Хопфилда не требуется
+: единичности матрицы весов
-: симметричности матрицы весов
-: отсутствия автосвязя
+: наличия автосвязи
I: ТЗ № 176
S: Выход i – го нейрона сети Хопфилда при ступенчатой функции активации определяется как
+:
-:
-:
-:
I: ТЗ № 177
S: Выражение … не определяет выход i – го нейрона сети Хопфилда при ступенчатой функции активации
-:
+:
+:
+:
I: ТЗ № 178
S: Сеть Хопфилда определяется следующей основной зависимостью
+:
-:
-:
-:
I: ТЗ № 179
S: Зависимость … не является определением сети Хопфилда
-:
+:
+:
+:
I: ТЗ № 180
S: В процессе функционирования сети Хопфилда выделяются режимы
-: обучения и распознавания
+: обучения и классификации
-: прямого и обратного распространения
-: распознавания и классификации
I: ТЗ № 181
S: Режимы … не реализуются сетью Хопфилда
+: обучения и распознавания
-: обучения и классификации
+: прямого и обратного распространения
+: распознавания и классификации
I: ТЗ № 182
S: В режиме обучения сети Хопфилда
-: рассчитываются компоненты выходного вектора
-: классифицируются компоненты входного вектора
-: подбирается активационная функция
+: подбираются весовые коэффициенты сети
I: ТЗ № 183
S: В режиме обучения сети Хопфилда не производится
+: расчет компонентов выходного вектора
+: классификация компонентов входного вектора
+: подбор активационной функции
-: подбор весовых коэффициентов сети
I: ТЗ № 184
S: По правилу Хебба для обучающего вектора x веса вычисляются формуле
+:
-:
+:
-:
I: ТЗ № 185
S: Формула … не соответствует правилу Хебба для обучающего вектора x
-:
+:
-:
+:
I: ТЗ № 186
S: Емкость ассоциативной памяти – это
+: максимальное число запомненных образов
-: количество нейронов в сети
-: количество слоев в сети
-: максимальное число предъявленных образов
I: ТЗ № 187
S: Емкостью ассоциативной памяти не является
-: максимальное число запомненных образов
+: количество нейронов в сети
+: количество слоев в сети
+: максимальное число предъявленных образов
V1: 12. Двунаправленная ассоциативная память
I: ТЗ № 188
S: Двунаправленная ассоциативная память предназначена для
+: кодирования множества двух взаимосвязанных векторов
-: кодирования множества n взаимосвязанных векторов
-: кодирования множества двух невзаимосвязанных векторов
-: кодирования множества n невзаимосвязанных векторов
I: ТЗ № 189
S: Двунаправленная ассоциативная память не предназначена для
-: кодирования множества двух взаимосвязанных векторов
+: кодирования множества n взаимосвязанных векторов
+: кодирования множества двух невзаимосвязанных векторов
+: кодирования множества n невзаимосвязанных векторов
I: ТЗ № 190
S: В двунаправленной ассоциативной памяти сигналы распространяются
+: в прямом направлении
+: в обратном направлении
+: в обоих направлениях
-: одновременно в обоих направлениях
I: ТЗ № 191
S: В двунаправленной ассоциативной памяти нет распространения сигналов
-: в прямом направлении
-: в обратном направлении
-: в обоих направлениях
+: одновременно в обоих направлениях
I: ТЗ № 192
S: В двунаправленной ассоциативной памяти матрица весов является
+: действительной
-: симметричной
+: несимметричной
-: комплексной
I: ТЗ № 193
S: В двунаправленной ассоциативной памяти матрица весов не является
-: действительной
+: симметричной
-: несимметричной
+: комплексной
I: ТЗ № 194
S: В процессе двунаправленной обработки сигналов формируются векторы
-:
и
+:
и
-:
и
-:
и
I: ТЗ № 195
S: При двунаправленной обработке сигналов не могут сформироваться векторы
+:
и
-:
и
+:
и
+:
и
