Тяжесть состояния по отдельному параметру. Общая тяжесть состояния

Задача.

Билет 5

Открытый и закрытый исходный код. Примеры ОС с открытым (ОПС) и закрытым исходным кодом. Перечень и характеристики достоинств и недостатков

Закрытый исходный код — антоним открытого кода и относится к любой программе, лицензия которой не подходит под определение открытого ПО. Как правило, это означает, что распространяются только бинарные (откомпилированные) версии программы, и лицензия подразумевает отсутствие доступа к исходному коду программы; создание модификаций программы технически невозможно для практических целей. Доступ к исходному коду третьим лицам обычно предоставляется при подписании соглашения о неразглашении.

Открытое программное обеспечение, то есть программное обеспечение с открытым исходным кодом (англ. open source software) — способ разработки ПО, при котором исходный код создаваемых программ открыт, то есть общедоступен для просмотра и изменения. Это позволяет всем желающим использовать уже созданный код для своих нужд и, возможно, помочь в разработке открытой программы.

Лицензия Microsoft Shared source — пример лицензии, при которой доступен исходный код, но не под открытой лицензией. Если закрытый исходный код понимать как ПО, не подходящее под определение открытого ПО, то Shared source — пример лицензии закрытого исходного кода. Но если подразумевать под ним только те программы, исходный код которых недоступен, то это не так.

Нейросети. Задачи, решаемые нейросетями. Строение нейросетей (слои). Обучение. Нейроны и синапсы. Виды нейросетей.

Иску́сственные нейро́нные се́ти (ИНС) — математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей — сетей нервных клеток живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в мозге, и при попытке смоделировать эти процессы. Первой такой попыткой были нейронные сети Маккалока и Питтса^[1]. Впоследствии, после разработки алгоритмов обучения, получаемые модели стали использовать в практических целях: в задачах прогнозирования, для распознавания образов, в задачах управления и др.

1.Сбор данных для обучения;

2.Подготовка и нормализация данных;

3.Выбор топологии сети;

4.Экспериментальный подбор характеристик сети;

5.Экспериментальный подбор параметров обучения;

6.Собственно обучение;

7.Проверка адекватности обучения;

8.Корректировка параметров, окончательное обучение;

9.Вербализация сети^[15] с целью дальнейшего использования.

Задача.

Билет 6