Нейронные сети и машинное обучение 2023г МФПУ Синергия

Нейронные сети и машинное обучение 2023г МФПУ Синергия

Перед покупкой сверяйте свои вопросы.

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? 

Ответ:

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

Ответ:

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

Ответ:

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

Ответ:

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

Ответ:

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

Ответ:

Стратегия избежания локальных минимумов при сохранении стабильности заключается в 

Ответ: больших начальных шагах изменения весовых значений и постепенном уменьшении этих шагов 

Сеть Хопфилда заменяется на сеть Хэмминга, если: 

Ответ: 

Кто создал первую модель искусственных нейронных сетей? 

Ответ:

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

Ответ:

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

В 2016 году программа AlphaGo обыграла одного из мировых по шахматам чемпионов Ли Седоля. Следующий турнир за звание мирового чемпиона запланирован на май 2017. Какая компания разработала ИИ AlphaGo? 

Ответ:

Что называется "эпохой" в алгоритме обучения персептрона? 

Ответ:

Что называется обучающей выборкой для обучения персептрона? 

Ответ:

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

Ответ:  

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

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

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

Ответ:

нейронами Теорема о сходных персептронах утверждает, что: 

Ответ:

Теорема о "зацикливании" персептрона утверждает, что: 

Ответ:

зацикливается Сколько слоев может содержать персептрон? 

Ответ: один два 

Теорема о двухслойности персептрона утверждает, что: 

Ответ: 

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

Ответ: веса и порог следует изменять на 1 

Что называют нейронами Кохонена? 

Ответ: если центры кластеров math взаимно однозначно соответствуют нейронам скрытого слоя 

Объем исследований и разработок в области нейронных сетей резко возрос в настоящее время благодаря тому, что 

Ответ:

В каких условиях используется дерево решений в процессе формирование решений 

Ответ:

В чем отличие нейросетевых технологий от обычных экспертных систем 

Ответ:

Какие виды обучения нейронных сетей вы знаете? 

Ответ:

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

Ответ:

С помощью каких инструментов формируется решение в условиях неопределенности 

Ответ:

С помощью каких инструментов формируется решение в условиях определенности 

Ответ:

С помощью каких инструментов формируется решение в условиях риска 

Ответ:

Нейронная сеть является обученной, если: 

Ответ:

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

Ответ:

Если сеть содержит два промежуточных слоя, то она моделирует: 

Ответ:

Ответ: Нет ограничений на минимальный объем 

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

Алгоритм k-средних предназначен для решения задачи: 

Ответ:

Реализация метода обучения с учителем не нуждается в: 

Ответ:

Сверточные нейронные сети наиболее эффективно применяются для решения задач: 

Ответ:

Процессом обучения нейронной сети называют: 

Ответ:

Что является входом искусственного нейрона? 

Ответ

Что такое множество весовых значений нейрона? 

Ответ:

Что означает величина NET? 

Ответ:

Что означает величина OUT? 

Ответ:

Активационной функцией называется: 

Ответ:

Матричное умножение XW вычисляет: 

Ответ:

Активационная функция применяется для: 

Ответ:

и тд.