Проєкт перекладено автоматично. Увійдіть або зареєструйтесь, щоб побачити оригінал Методику прикріплю, код прокоментувати.1 .Нейронні мережіНавчання персептрону.( на сторінці8 ) Вказати випадково значення точок у просторі - по 10 в кожній з восьми областей, що утворюються осіми координат.Навчити нейронну мережу типу пер10 септрон, що складається з 3 входів і 8 виходів таким чином, що вона може розпізнати в якій з 8 областей простору знаходиться точка (аналітично розглянутому прикладу для плоскості).2 .Нейронні мережіНавчання без вчителя.(сторінка 6 ) Використовуйте нейронну мережу Кохонена з самообученням для завдання кластеризації.На першому етапі генерувати випадкові точки на площі навколо 2 центрів кластеризації (приблизно по 20-30 точок).Далі вважати, що мережа має два входи (координати точок) і два виходи - один з них дорівнює 1, інший 0 (по тому, до якого кластеру належить точка).Подаючи послідовно на вхід (різноманітну) точку, налаштувати мережу шляхом застосування описаній процедури навчання так, що вона набуває здатності визначати, до якого кластеру належить точка.Коефіцієнт вибрати, зменшуючи його від кроку до кроку за правилом = (50-i)/100, причому для кожного нейрона це буде своє значення, а підготуватися на кожному кроці буде вага лише одного (переможного) нейрона.