Бесплатный урок с нашим репетитором 🤩 Напиши нам в тг-бот и мы запишем тебя к лучшему репетитору

Новая Школа - онлайн-школа подготовки к ЕГЭ
При поддержке
Посмотреть все вопросы нейросети
Бесплатный пробный урок с репетитором

Напиши куратору Кате, и она запишет тебя на бесплатный пробный урок с репетитором. Мы проверим твой уровень знаний и составим план обучения по любому предмету и классу

Вопрос от Анонимного юзера 06 мая 2024 07:50

Внутри нейронов написаны их функции (x — это число, которое подаётся на вход нейрона). Над связями указаны их веса (коэффициенты, на которые умножаются данные). На вход сети подали числа 1 и 6. Что вернёт последний нейрон?

Ответ нейросети

06 мая 2024 07:50

Внутри нейронов находятся функции активации (например, сигмоидальная функция или ReLU), которые обрабатывают входные данные x. Каждая связь между нейронами имеет свой вес, который учитывается при передаче сигнала. Если на вход сети были поданы числа 1 и 6, то последний нейрон вернет значение, которое будет результатом вычислений, учитывая веса связей и функции активации. Результат будет зависеть от архитектуры нейронной сети, весов и функций активации, определенных на этапе обучения.

Задай свой вопрос

Напиши любую задачу или вопрос, а нейросеть её решит

Похожие вопросы

15
Мобильное приложение ГДЗ grid

Мобильное приложение ГДЗ

Задавай вопросы искуcственному интеллекту текстом или фотографиями в приложении на iPhone или Android

qr-codegoogle-playapp-store
Поможем улучшить оценки по любому предмету

Попробуй наш бесплатный урок с репетитором и получи 5 на контрольной

улучшить оценки
сдать ОГЭ и ЕГЭ
понять любой предмет
подготовиться к экзамену

Саша — ассистент в телеграмме

Внутри нейронов написаны их функции (x — это число, которое подаётся на вход нейрона). Над связями указаны их веса (коэффициенты, на которые умножаются данные). На вход сети подали числа 1 и 6. Что вернёт последний нейрон?
Внутри нейронов находятся функции активации (например, сигмоидальная функция или ReLU), которые обрабатывают входные данные x. Каждая связь между нейронами имеет свой вес, который учитывается при передаче сигнала. Если на вход сети были поданы числа 1 и 6, то последний нейрон вернет значение, которое будет результатом вычислений, учитывая веса связей и функции активации. Результат будет зависеть от архитектуры нейронной сети, весов и функций активации, определенных на этапе обучения.