Question

Прочитайте текст
Иску(с,сс) твенный н..йрон — это математическая функц..я, задума(н, нн)ая как модель б..ологических н..йронов, н..йро(н, нн)ой сети. Иску(с,сс)твенные н..йроны — эл..ментарные ед..ницы в иску(с,сс)твенных ( н..йро)сетях. Иску(с,сс)твенный н..йрон получает один или несколько входов и су(м,мм)ирует их, чтобы произв..сти выход или акт..вацию, представляющую п..тенциал действия н..йрона, который п..р..дается вдоль его аксона. Обычно каждый вход анализируется отдельно, и сумма п..р..дается через (не)линейную функцию, известную как функция активац..и, или п..р..даточная функция.
Задания:
1. Запишите текст, вставьте пропущенные буквы
2. Образуйте краткие страдательные причастия настоящего времени от данных: любимый, томимый, ведомый
3. Перескажите текст
4. Определите основную мысль текста, озаглавьте его

Answer 1

Ответ:

1. Искусственный нейрон — это математическая функция, задуманная как модель биологических нейронов, нейронной сети. Искусственные нейроны — элементарные единицы в искусственных нейросетях. Искусственный нейрон получает один или несколько входов и суммирует их, чтобы произвести выход или активацию, представляющую потенциал действия нейрона, который передается вдоль его аксона. Обычно каждый вход анализируется отдельно, и сумма передается через нелинейную функцию, известную как функция активации, или преобразовательная функция.

2. Краткие страдательные причастия настоящего времени:

- любимый -> любим

- томимый -> томим

- ведомый -> ведом

3. В тексте речь идет о искусственных нейронах, которые являются математическими моделями биологических нейронов и составляют основу искусственных нейронных сетей. Искусственные нейроны получают входные сигналы, суммируют их и производят выходные сигналы, используя функцию активации. Такие нейроны работают в сетях, где каждый вход обрабатывается отдельно, а выход передается по аксонам. Функция активации может быть нелинейной.

4. Основная мысль текста: искусственные нейроны являются элементарными единицами в искусственных нейронных сетях и представляют собой математические модели биологических нейронов. Они получают входные сигналы, суммируют их и производят выходные сигналы, используя функцию активации.

Объяснение: