📚
Все вопросы
- Рекуррентные нейронные сети позволяют изучать долгосрочные зависимости такие, как: #421
- Новая архитектура для работы с последовательностями – Transformer базируется на … #422
- Вы разрабатываете модель нейронной сети для классификации изображений на два класса: собаки и кошки. Вам даны 10000 изображений собак и 10000 изображений кошек для обучения модели. Вы решаете использовать сверточную нейронную сеть для этой задачи. Какие преимущества сверточных нейронных сетей делают их хорошим выбором для задачи классификации изображений? #423
- Вы разрабатываете нейронную сеть для классификации изображений с помощью библиотеки TensorFlow. Вам необходимо выбрать функцию активации для скрытых слоев нейронной сети. Какую функцию активации Вы выберете и почему? #424
- Вы работаете в компании по разработке программного обеспечения для распознавания изображений. Вашей задачей является выбрать подходящую модель нейронной сети для классификации изображений. Вам предоставлены следующие варианты моделей: Рекуррентная нейронная сеть (RNN) Сверточная нейронная сеть (CNN) Генеративно-состязательная нейронная сеть (GAN) Какую модель нейронной сети Вы выберете? #425
- Вы являетесь разработчиком нейронной сети для распознавания изображений. Ваша нейронная сеть имеет слишком высокую вычислительную сложность и требует много ресурсов для обучения и работы. Какую оптимизацию. Вы можете предложить для улучшения производительности нейросети? #426
- В чём заключается задача кластеризации? #427
- Что называется переобучением? #428
- Что называют обучением с подкреплением? #429
- Неверно, что существует такой вид искусственных нейронных сетей, как … #430