Нейронные сети и машинное обучение (Ответы Синергия)

Нейронные сети и машинное обучение (Ответы Синергия)

Готовые ответы на тест Нейронные сети и машинное обучение.
Учебное заведение: СИНЕРГИЯ, МОИ, МТИ.
Сдача: свежая.
Результат сдачи 95-1 баллов .
Внизу можно ознакомиться с вопросами по тесту Нейронные сети и машинное обучение.

ВОПРОСЫ К ТЕСТУ:
Что называется обучающей выборкой для обучения персептрона?

Запускаем обучающий вектор Х. В каком случае весовые значения не нужно изменять?

Подаем на вход персептрона вектор а. В каком случае весовые значения нужно увеличивать?

Подаем на вход персептрона вектор a. В каком случае весовые значения нужно уменьшать?

Если на данной обучающей паре символ персептрона не совпадает с нужным ответом, то:

Как происходит обучение нейронной сети?

"Обучение с учителем" это:

Синапсами называются:

Дендритами называются:

Искусственный нейрон

Искусственные нейронные сети (ИНС) — модели машинного обучения, использующие комбинации распределенных простых операций, зависящих от обучаемых параметров, для обработки входных данных. Какого вида ИНС не существует?

Что называется "эпохой" в алгоритме обучения персептрона?

Теорема о сходных персептронах утверждает, что:

Теорема о "зацикливании" персептрона утверждает, что:

Сколько слоев может содержать персептрон?

Теорема о двухслойности персептрона утверждает, что:

Вопрос о выборе шага при применении процедуры обучения решается следующим образом:

Что называют нейронами Кохонена?

В каких условиях используется дерево решений в процессе формирование решений

В чем отличие нейросетевых технологий от обычных экспертных систем

Нейросети хорошо проявляют себя не только в распознавании, но и в генерации изображений. Но кое с чем у них все-таки возникают проблемы. С чем именно?

Особых успехов нейросети достигли в работе с изображениями. Но что из этого нейросети не могут сделать?

Какой из видов машинного обучения основывается на взаимодействии обучаемой системы со средой?

Когда говорят о нейронных сетях и машинном обучении, часто упоминают закон Мура. В чем его суть?

Допустим, нам нужно рассчитать необходимые параметры для создания обшивки самолета. Какая из областей машинного обучения нам в этом пригодится?

У машинного обучения есть ряд задач. Как называется та, что направлена на предсказание значения той или иной непрерывной числовой величины для входных данных?

Большие данные – это:

Наиболее редко на практике применяются методы машинного обучения, основанные на:

Алгоритм k-средних предназначен для решения задачи:

Реализация метода обучения с учителем не нуждается в:

Сверточные нейронные сети наиболее эффективно применяются для решения задач:

Процессом обучения нейронной сети называют:

Что является входом искусственного нейрона?

Стратегия избежания локальных минимумов при сохранении стабильности заключается в

Сеть Хопфилда заменяется на сеть Хэмминга, если:

Кто создал первую модель искусственных нейронных сетей?

К какому времени относятся первые упоминания об искусственно созданных человекоподобных существах?

Современную историю искусственного интеллекта связывают с появлением обучающих алгоритмов. Их существует множество типов, и среди них — алгоритмы сортировки. Какой из них считается самым простым?

Программа от Google научилась рисовать на основе эскизов, сделанных людьми. Что при этом учитывала программа?

В 2 16 году программа AlphaGo обыграла одного из мировых по шахматам чемпионов Ли Седоля. Следующий турнир за звание мирового чемпиона запланирован на май 2 17. Какая компания разработала ИИ AlphaGo?

Что такое множество весовых значений нейрона?

Что означает величина NET?

Что означает величина OUT?

Активационной функцией называется:

Матричное умножение XW вычисляет:

Активационная функция применяется для:

Значение активационной функции является:

В каком случае многослойные сети не могут привести к увеличению вычислительной мощности по сравнению с однослойной сетью?

Активационная функция называется "сжимающей", если

Слоем нейронной сети называется множество нейронов

Дополнительная информация:

Какие сети характеризуются отсутствием памяти?

Входным слоем сети называется:

Можно ли построить однослойную нейронную сеть с обратными связями?

Сети прямого распространения - это:

Сети с обратными связями - это:

"Обучение без учителя" характеризуется отсутствием:

При каком алгоритме обучения обучающее множество состоит только из входных векторов?

При каком алгоритме обучения обучающее множество состоит как из входных, так и из выходных векторов?

Какие виды обучения нейронных сетей вы знаете?

Что необходимо выполнить, чтобы нейросеть могла помочь в формировании решения:

С помощью каких инструментов формируется решение в условиях неопределенности

С помощью каких инструментов формируется решение в условиях определенности

С помощью каких инструментов формируется решение в условиях риска

Нейронная сеть является обученной, если:

Паралич сети может наступить, когда:

Если сеть имеет очень большое число нейронов в скрытых слоях, то:

Если сеть содержит два промежуточных слоя, то она моделирует: