Czego mo�na si� spodziewa� na egzaminie ... to przyk�adowe pytania, ale mog� by� inne.

1. Przedstawi� algorytm dla sieci xx.
2. Jaka jest z�o�ono�� algorytmu xx?
3. Jakie granice decyzji tworzy sie� xx.
4. Co i po co minimalizujemy w algorytmie xx.
5. Napisa� funkcj� b��du dla sieci xx.
6. Napisa� funkcj� realizowan� przez ca�� sie� xx.
7. Wymieni� metody unikania minim�w lokalnych w algorytmie xx.
8. Poda� kryterium i spos�b rekrutacji nowych neuron�w w algorytmie xx.
9. Do czego s�u�y regularyzacja w sieciach xx.
10. Jakie kryteria wzrostu stosuje si� w sieci xx?
11. Udowodni� zbie�no�� modelu Hopfielda do atraktora punktowego.
12. Opisa� algorytm samoorganizuj�cej si� sieci Kohonena.
13. Warianty SOM - wady i zalety.
14. Poda� przyk�adowe funkcje koszt�w w skalowaniu wielowymiarowym.
15. Kiedy warto u�ywa� MDS, kiedy SOM?

Powr�t do wyk�ad�w