Какая из следующих архитектур нейронных сетей чаще всего используется для задач обработки изображений:
🧠 Тематика вопроса:
Курс посвящен изучению принципов машинного обучения, включая архитектуру и функционирование нейронных сетей. Студенты освоят методы обработки данных, алгоритмы обучения моделей и их применение в создании интеллектуальных систем. Особое внимание уделяется практическому использованию технологий ИИ для автоматизации задач, анализа больших данных и разработки инновационных решений в различных сферах, от медицины до промышленности.
Варианты ответа:
- Многослойный перцептрон
- Сверточная нейронная сеть (CNN)
- Глубокая нейронная сеть (DNN)
- Автокодировщик (Autoencoder)
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Процесс, при котором сеть обучается на наборе данных, минимизируя ошибку предсказания путем корректировки весов с использованием методов, таких как обратное распространение ошибки называется ….
- Какой метод обучения нейронной сети направлен на минимизацию функции потерь с использованием производной функции потерь по отношению к весам:
- Что является основным преимуществом рекуррентных нейронных сетей (RNN) по сравнению с обычными нейронными сетями:
- Функция, измеряющая, насколько хорошо нейронная сеть предсказывает выходные данные по сравнению с реальными значениями; минимизация этой функции является целью процесса обучения называется ……
- ….- способность нейронной сети применять полученные знания из обучающей выборки к новым, невиданным данным, что является критически важным аспектом успешного обучения