Algorytm centroidow to metoda optymalizacji istniejacego podzialu (grupowania) zbioru obiektow. TAK Algorytm selekcji za pomoca kola ruletki w algorytmie genetycznym moze spowodowac opanowanie populacji potomnej kopiami najgorszego osobnika. TAK Algorytmu ewolucyjne rozpatruja wiele przykladowych rozwiazan problemu i zwykle powielaja lepsze z nich. TAK Blad ostatniej warstwy sieci neuronowej otrzymuje sie porownujac odpowiedz sieci z prawidlowa odpowiedzia podana przez nauczyciela. TAK Funkcja przynaleznosci do zbioru rozmytego osiaga dowolne wartosci z przedzialu [0,1]. TAK Gdyby wielowastwowa siec neuronowa byla wyposazona w liniowa funkcje aktywacji, mozna by ja zastapic jedna warstwa neuronow. TAK Jeden krok w metodzie wspinaczki polega na przeszukiwaniu rozwiazan podobnych do aktualnego w celu wybrania najlepszego z nich. TAK Jednokierunkowa wielowarstwowa siec neuronowa moze z dowolna dokladnoscia przyblizyc dowolna funkcje ciagla. TAK Jesli pewien szczegolny przypadek problemu X jest NP-trudny, to sam problem X jest NP-trudny. TAK Jesli waga i-tego wejscia neuronu wynosi 0, wowczas stan wyjscia tego neuronu nie zalezy od i-tego sygnalu wyjsciowego. TAK Krzyzowanie to operacja ktora nalezy zdefiniowac na nowo w przypadku wykorzystania nietypowych sposobow reperezentacji chromosomow w algorytmie genetycznym. TAK Maszyna Turinga nie zawsze zatrzymuje sie po znanej z gory liczbie krokow. TAK Minimalne pokrycie wierzcholkowe grafu to problem NP-trudny. TAK Nauka sieci neuronowej polega na zmianie wag neuronow. TAK Nauka z nauczycielem nie polega na bezposrednim ustalaniu wag przez uzytkownika. TAK Nauka z nauczyielem polega na tym, ze dysponujemy zarowno danymi wejsciowymi, jak i oczekiwanym stanem wyjsciowym. TAK Niedeterministyczna maszyna Turinga dopuszcza kilka roznych sposobow dzialania w tej samej sytuacji. TAK Niedeterministyczna maszyna Turinga potrafi rozwiazac problemy NP-zupelne w czasie wielomianowym. TAK Odczytany z tasmy symbol i aktualny stan wystarczaja do jednoznacznego okreslenia nastepnego kroku deterministycznej maszyny Turinga. TAK Parametr temperatury w algorytmie wychladzania sluzy posrednio do regulowania prawdopodobienstwa wyjscia algorytmu z optimum lokalnego. TAK Perceptron o dwoch wejsciach moze byc reprezentowany jako pewna prosta (lub polplaszczyzna). TAK Po wyuczeniu sieci neuronowej na pewnym zbiorze przykladow, moga byc one powtornie uzyte w kolejnym stadium nauki. TAK Problem minimalnego pokrycia kolumnowego macierzy binarnej jest NP-trudny. TAK Problemy klasy P sa rozwiazywalne za pomoca niedeterministycznej maszyny Turinga. TAK Problemy NP-zupelne to pdzbior problemow z klasy NP. TAK Problemy NP-zupelne to podzbior problemow klasy NP. TAK Programowy generator liczb pseudolosowych w komputerez jest okresowy. TAK Przeszukiwanie wiazkowe to pewne uogolnienie algorytmu zachlannego. TAK Sigmoidalna funkcja aktywacji neuronow zapewnie ze wartosc wyjsciowa zawsze rosnie jesli rasna wartosci na wejsciu sieci. TAK Skladnikiem stanu wzbudzenia neuronu jest iloczyn skalarny wektora sygnalow wejsciowych i wektora wag. TAK Sterowanie rozmyte ulatwia wykorzystanie nieprecyzyjnej wiedzy ekspertow. TAK Szczegolnym przypadkiem zbioru rozmytego jest zwykly zbior. TAK W metodzie przeszukiwania wiazkowego w kazdym kroku liczbe rozwazanych rozwiazan ogranicza sie do pewnej stalej wartosci. TAK W sieciach Kohenena neurony jednej warstwy bywaja ze soba polaczone. TAK Wielowastwowa siec neuronowa moze miec wiecej wyjsc niz wejsc. TAK Wybiebierajac drogi losowo mamy szanse kiedys znalezc najkrotsza trase w problemie komiwojazera. TAK Wybierajac drogi losowo mamy szanse kiedys znalezc najkrotsza trase w problemie komiwojazera. TAK