Нейронные сети / Основы нейронных сетей, 34 вопроса (ответы на тест Синергия / МТИ / МОИ / МосАП)

• 34 вопроса с ответами
• Результат: 90-97 баллов из 100

После покупки вы получите файл Word с ответами на вопросы, которые указаны ниже.

Чтобы найти нужный вопрос в файле, нажмите ctrl+F и введите несколько слов из тестового вопроса, затем нажмите Enter.

Перед покупкой вы можете посмотреть демо-файл с оценкой за тест.

Если вам нужна помощь с другими предметами или сдачей тестов онлайн, пишите в личные сообщения. Для этого перейдите по ссылке в мой профиль и нажмите "написать": https://studwork.cc/info/18856

1. Обучение с учителем характеризуется
2. Задача классификации – это задача
3. Задачу машинного обучения можно представить в виде последовательности выполнения действий по выбору оптимальной решающей функции f из многопараметрического семейства F. Задача обучения сводится к задаче оптимизации на этапе:
4. Архитектура полносвязной нейронные сети основана на идее
5. Нейронные сети бывают следующих видов:
6. Функции активации в нейронных сетях:
7. При прямом проходе через Feed Forward Neural Network:
8. Отметьте верные высказывания о функциях активации:
9. Переобучение – это эффект, возникающий при
10. Лучший способ борьбы с переобучением:
11. Идея Momentum состоит в:
12. Метод подбора адаптированного learning rate на основе оценки исторических градиентов:
13. Наиболее популярный на текущий момент метод оптимизации, основанный на идее использования двух моментных членов, предложенный в 2015 году:
14. Все описанные в лекции алгоритмы обладают общим свойством. Каким?
15. Алгоритм Backpropagation:
16. Начальная инициализация весов нейросети:
17. Производная сигмоиды выражается через саму сигмоиду аналитически, как
18. Обучение нейронной сети – это применение алгоритма оптимизации для решения задачи
19. Градиентные методы оптимизации
20. Нейронные сети, наиболее часто применяющиеся в CV – это
21.  Выберете верное утверждение:
22.  Градиентный бустинг - это:
23.  Если мы предсказываем средние затраты на обслуживание машины, то максимальная скорость разгона машины – это
24.  Если мы предсказываем среднюю стоимость машины в зависимости от ее класса, то класс представляет собой
25.  Задача автоматического выделения похожих новостных статей без размеченной выборки – это задача
26.  Задача автоматической идентификации марки машины по ее изображению – это задача
27.  Задача понижения размерности признакового пространства – это задача
28.  Задачу машинного обучения можно представить в виде последовательности выполнения действий по выбору оптимальной решающей функции f из многопараметрического семейства F. Выбор модели машинного обучения происходит на этапе:
29.  Метод опорных векторов (Support Vectors Machine, SVM):
30.  Процедура LearnID3 состоит в:
31.  Решающие деревья обладают следующими свойствами:
32.  Условия Каруша-Куна-Таккера применимы для решения:
33.  Что такое машинный перевод?
34.  Эмпирический риск вводится исходя из предположения, что