9.3. Контрольные вопросы 1. Что такое искусственный нейрон? 2. Математическая модель нейрона, виды функций активации. 3. Охарактеризуйте возможные архитектуры нейронных сетей и их особенности. 4. В чем состоит проблема обучения нейронной сети? Основные этапы обучения. 5. Проблема переобучения и способность к обобщеню. 6. Сущность метода обратного распространения ошибки. 7. Перечислите основные факторы, которые небходимо учитывать при обучении нейронной сети. 8. Аппроксимация нелинейных зависимостей нейронной сетью. 9. Как построить модель временного ряда с помощью аппарата нейронных сетей? 10. Способы проверки адекватности нейросетевой модели. 11. Охарактеризуйте сущность методик применения нейросетевых моделей для анализа и прогнозирования экономических процессов (на конкретных примерах).
|