Describe the Function Approximation in MLP. Also, explain Generalization of MLP.
Function approximation in Multi-Layer Perceptrons (MLPs) refers to the ability of an MLP to model complex functions by learning from the data. An MLP consists of multiple layers of interconnected neurons, where each layer performs a mathematical operation. The input layer receives the data, ________ _______ ___ ___ ___ __________ ______ ______ ______ ________.
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मान लीजिए के तीन बिन्दु हैं।
ज्ञात कीजिए।
Apply the “very” hedge on the fuzzy sets defined in Q. 1(b) to get the new modified fuzzy sets. Show the modified fuzzy sets through numeration.
Let A and B are two fuzzy sets and x Î U, if mA (x) = 0.4 and mb (x) = 0.8 then find out the following membership values:
i) mAÈB (x), ii) mAÇB (x), iii) mAÈB (x),
iv) mAÇB (x), v) mAÈB (x), vi) mAÇB (x),
ग्रीन प्रमेय का कथन दीजिए और इसकी सहायता से
का मान निकालिए, जहाँ C, दीर्घवृत्त
है।
Consider a dataset of six points given in the following table, each of which has two features f1 and f2 . Assuming the values of the parameters c and m as 2 and the initial cluster centers v1 = (5,5 ) and v2 (10 ,10, ) , apply FCm algorithm to find the new cluster center after one iteration.
|
| f1 | f 2 |
| x1 | 3 | 11 |
| x 2 | 3 | 10 |
| x3 | 8 | 12 |
| x 4 | 10 | 6 |
| x5 | 13 | 6 |
| x 6 | 13 | 5 |
बताइए निम्नलिखित कथन सत्य हैं या असत्य। अपने उत्तरों के कारण बताइए।
(i)
(ii) तीन चरों वाला एक वास्तविक मान फलन, जो सर्वत्र संतत है, अवकलनीय होता है।
(iii) से परिभाषित फलन
किसी भी बिन्दु
पर स्थानिकतः व्युत्क्रमणीय होता है।
(iv)
से परिभाषित फलन f: समाकलनीय होता है।
(v) से परिभाषित फलन
का (0,0) पर एक चरम मान होता है।
अस्पष्ट फलन प्रमेय की सहायता से यह दिखाइए कि 1 के प्रतिवेश में एक ऐसा अवकलनीय फलन g होता है, जिससे कि (2,1) के प्रतिवेश में g (1) = 2 और F(g(y), y) = 0 जहाँ
से फलन F परिभाषित है। g' (y) भी ज्ञात कीजिए।