====== Вопросы к зачету ======

[[::ml_lectures|Назад ...]]

// По курсу «Машинное обучение в астрофизике частиц» //
===== Общие вопросы. =====

  - Области применения искусственных нейронных сетей (ИНС).
  - Что такое искусственный нейрон и его аналогия с нейроном мозга. Основные типы активационных функций.
  - Принципы построения искусственных нейронных сетей (ИНС). Типы ИНС.
  - Понятия недообучения и переобучения ИНС
  - Деревья решений. Принципы построения.
  - Критерии неоднородности для деревьев решений.
  - Программный инструментарий для построения ИНС.

===== Обратное распространение ошибок =====

  - Метод градиентного спуска.
  - Функция ошибок. Скорость обучения ИНС.
  - Прямое вычисление и обратное распростнаение ошибок.
  - Обратное распространение ошибки для вычислительного графа

^ №  ^ Название  ^ Формула                            ^ Начальные значения {x1,x2,x3}  ^ Начальные значения весов {w1,w2,w3}  ^ Ожидаемые значения {y1,y2,y3}  ^ Новые значения весов {w1.w2.w3}  ^
|| 1  | Сигмоида  | 1/(1+exp(-z))                      | {1,2,3}                        | {2,3,4}                              | {1,1,1}                      |                                  ||
|| 2  | tanh      | (exp(z)-exp(-z)(/(exp(z)+exp(-z))  | {2,3,4}                        | {3,4,5}                              | {1,1,1}                      |                                  ||
|| 3  | ELU       | z, if z>=0; a*exp(z)-1, if z<0     | {3,4,5}                        | {4,5,6}                              | {1,1,1}                      |                                  ||

где z=x1*w1+x2*w2+x3*w3, a=1.

===== Сверточные нейронные сети. =====

  - Что такое сверточные сети? Их структура.
  - Что такое «padding» и «stride» и для чего они используется?
  - Свертка 1х1. Назначение слоя max pulling.
  - Современные архитектуры сверточных сетей.