Вопросы к экзамену
1. Основные принципы инженерного направления в нейроинформатике
2. Классическая сеть Хопфилда. Ее свойства и методы расширения возможностей.
3. Проекционная сеть ассоциативной памяти
4. Тензорная сеть ассоциативной памяти
5. Автокорреляторы в обработке изображений. Сети Хопфилда с автокорреляторами.
6. Сети естественной классификации. Метод динамических ядер. Пространственная сеть Кохонена.
7. Бинарные сети. Метод обучения бинарных сетей. Правило Хебба, его достоинства и недостатки.
8. Персептрон Розенблатта. Теорема о достаточности целочисленных коэффициентов.
9. Персептрон Розенблатта. Теорема о достаточности двух слоев.
10. Метод двойственности в обучении нейронных сетей. Основные идеи и ограничения на архитектуру.
11. Метод двойственности в обучении нейронных сетей. Требования к элементам сети. Функционирование синапса, сумматора, нелинейного преобразователя.
12. Метод двойственности в обучении нейронных сетей. Подбор шага, использование методов ускорения обучения нейронных сетей
13. Оценка и интерпретатор ответа
14. Контрастирование нейронных сетей с использованием функции оценки.
15. Контрастирование нейронных сетей. Метод контрастирования сумматоров.
16. Логически прозрачные нейронные сети и метод получения явных знаний из данных.