Нейронные сети и машинное обучение. Синергия. Ответы на ИТОГОВЫЙ ТЕСТ. На отлично!

Ответы представлены на ИТОГОВЫЙ ТЕСТ

Результат - 100 баллов

Перед покупкой сверьте список вопросов и убедитесь, что вам нужны ответы именно на эти вопросы!

С вопросами вы можете ознакомиться ДО покупки.

Для быстрого поиска вопроса используйте Ctrl+F.

При возникновении вопросов, сложностей или необходимости пройти тест по другому предмету пишите в личные сообщения https://studwork.ru/mail/259571

Другие мои работы можно найти по ссылке https://studwork.ru/shop?user=259571

Ответы вы сможете скачать сразу после покупки.

Активационной функцией называется:

·      функция, вычисляющая выходной сигнал нейрона

·      функция, суммирующая входные сигналы нейрона

·      функция, корректирующая весовые значения

·      функция, распределяющая входные сигналы по нейронам

Алгоритм k-средних предназначен для решения задачи:

·      классификации

·      кластеризации

·      прогнозирования

·      снижения размерности

Большие данные – это:

·      данные объемом более 1Тб

·      данные объемом более 10Тб

·      данные объемом более 100Тб

·      нет ограничений на минимальный объем

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?

·      Facebook

·      Google

·      Microsoft

·      Yandex

В какие игры нейросеть еще не научилась обыгрывать человека?

·      шахматы

·      бридж

·      «Марио»

·      Го

В каких условиях используется дерево решений в процессе формирование решений

·      в условиях риска

·      в условиях неопределенности

·      в условиях полной определенности и информированности

·      в условиях конфиденциальности.

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

·      если они имеют два слоя

·      если они не имеют обратных связей

·      если они имеют сжимающую активационную функцию

·      если они имеют линейную активационную функцию

В чем отличие нейросетевых технологий от обычных экспертных систем

·      не требуют аналитической обработки данных

·      не требуют указания приоритетов и ограничений

·      не требуют ввода информации

·      не требуют программирования, так как настраиваются на нужды пользователя

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

·      веса и порог следует изменять на 1

·      веса и порог следует изменять на число ≤1

·      веса и порог следует изменять на целое число

·      веса и порог менять не следует

Дендритами называются:

·      точки соединения нейронов, через которые передаются нейронные сигналы

·      "усики" нейронов, по которым проходят электрохимические сигналы

·      тело нейрона, в котором происходит обработка электрохимического сигнала

·      скопления нейронов

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

·      обучение ранжированию

·      предсказательное моделирование

·      латентная модель

·      компьютерное зрение

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

·      нужно изменять все весовые значения

·      нужно изменять все весовые значения между одновременно активными нейронами

·      нужно запускать другую обучающую пару

·      нужно завершить процесс обучения

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

·      время, необходимое на обучение сети, минимально

·      возможно переобучение сети

·      сеть может оказаться недостаточно гибкой для решения поставленной задачи

·      время, необходимое на обучение сети, максимально

Если сеть содержит два промежуточных слоя, то она моделирует:

·      по одной выпуклой «взвешенности» для каждого скрытого элемента первого слоя

·      по одному «сигмовидному склону» для каждого скрытого элемента

·      по одной выпуклой «взвешенности» для каждого скрытого элемента второго слоя

·      одну выпуклую «взвешенность»

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

·      если на выходе сеть даст 0

·      если на выходе сеть даст 1

·      если сигнал персептрона совпадает с правильным ответом

·      если сигнал персептрона не совпадает с правильным ответом

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?

·      импульсные

·      противоборствующие

·      наивные

·      рекуррентные

Искусственный интеллект научился разбираться в музыке. Насколько хорошо работает программа по определению музыкальных стилей? Сможет ли такая программа справиться с заданием типа «Угадай мелодию» в режиме реального времени?

·      да, лучше, чем программа, написанная вручную

·      да, но программа написанная вручную будет точнее

·      нет, в режиме реального времени программа не справится

·      справится, но не в режиме реального времени

Искусственный нейрон

·      является моделью биологического нейрона

·      не существует

·      имитирует основные функции биологического нейрона

·      по своей функциональности превосходит биологический нейрон

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

·      период до н.э. (в источниках Древнего Египта)

·      период Возрождения (в трудах Да Винчи)XX век (в материалах, появившихся после возникновения обучающих алгоритмов)

·      XXI век (в материалах, появившихся после возникновения искусственного интеллекта)

Как происходит обучение нейронной сети?

·      эксперты настраивают нейронную сеть

·      сеть запускается на обучающем множестве, и незадействованные нейроны выкидываются

·      сеть запускается на обучающем множестве, и подстраиваются весовые значения

·      сеть запускается на обучающем множестве, и добавляются или убираются соединения между нейронами

Какие виды обучения нейронных сетей вы знаете?

·      «с учителем»

·      «без учителя»

·      «с учеником»

·      «без ученика»

Какие сети характеризуются отсутствием памяти?

·      однослойные

·      многослойные

·      без обратных связей

·      с обратными связями

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

·      обучение с подкреплением

·      обучение с учителем

·      обучение без учителя

·      глубинное обучение

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

·      20% усилий дают 80% результата, а остальные 80% усилий — лишь 20% результата

·      Если все слова языка или длинного текста упорядочить по убыванию частоты их использования, то частота n-го слова в таком списке окажется приблизительно обратно пропорциональной его порядковому номеру n

·      Не следует множить сущее без необходимости

·      Каждое следующее поколение компьютеров работает в 2,5 раза быстрее

Кто создал первую модель искусственных нейронных сетей?

·      Дэвид И. Румельхарт, Дж. Е. Хинтон и Рональд Дж. Вильямс

·      Ян Лекун

·      Фрэнк Розенблатт

·      Мак-Каллок и Питтс

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

·      алгоритмах обучения без учителя

·      алгоритмах обучения с учителем

·      алгоритмах обучения с подкреплением

·      свёрточных нейронных сетях

Нейронная сеть является обученной, если:

·      при подаче на вход некоторого вектора сеть будет выдавать ответ, к какому классу векторов он принадлежит

·      при запуске обучающих входов она выдает соответствующие обучающие выходы

·      алгоритм обучения завершил свою работу и не зациклился

·      алгоритм обучения завершил свою работу и зациклился

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?

·      текстуры

·      форма

·      глубина, количество пикселей

·      цвет

"Обучение без учителя" характеризуется отсутствием:

·      желаемого выхода сети

·      эксперта, корректирующего процесс обучения

·      обучающего множества

·      входных векторов

"Обучение с учителем" это:

·      использование знаний эксперта

·      использование сравнения с идеальными ответами

·      подстройка входных данных для получения нужных выходов

·      подстройка матрицы весов для получения нужных ответов

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

·      только нейрокибернетика обеспечивает моделирование функций биологических систем

·      появились нейропроцессоры, транспьютеры и т.п.

·      открыли новые возможности человеческого мозга

·      появились новые методы решения задач в области нейрокибернетики

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

·      догадаться, что вы нарисовали

·      стилизовать вашу фотографию под работу импрессиониста

·      пластическую коррекцию лица

·      омолаживать и состаривать лица на фотографиях

Паралич сети может наступить, когда:

·      весовые значения становятся очень большими

·      размер шага становится очень большой

·      размер шага становится очень маленький

·      весовые значения становятся очень маленькими

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

·      если на выходе 0, а нужно 1

·      если на выходе 1, а нужно 0

·      если сигнал персептрона не совпадает с нужным ответом

·      всегда, когда на выходе 1

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

·      если на выходе 0, а нужно 1

·      если на выходе 1, а нужно 0

·      если сигнал персептрона не совпадает с нужным ответом

·      всегда, когда на выходе 0

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

·      стиль типичный для похожих изображений

·      только конечный результат

·      концепцию (идею) рисунка

·      цветовую гамму типичную для похожих изображений

Процессом обучения нейронной сети называют:

·      процесс подстройки весовых коэффициентов сети

·      процесс подбора входных данных

·      процесс подбора архитектуры сети

·      процесс подстройки количества скрытых слоев

Реализация метода обучения с учителем не нуждается в:

·      обучающей выборке

·      тестовой выборке

·      оценочной выборке

·      проверочной выборке

С помощью каких инструментов формируется решение в условиях неопределенности

·      дерево вывода

·      дерево решений

·      древо целей

·      нечеткие множества

С помощью каких инструментов формируется решение в условиях определенности

·      дерево вывода

·      дерево решений

·      древо целей

·      нечеткие множества

С помощью каких инструментов формируется решение в условиях риска

·      дерево вывода

·      дерево решений

·      древо целей

·      нечеткие множества

Сверточные нейронные сети наиболее эффективно применяются для решения задач:

·      обработки изображений

·      прогнозирования изменения параметров

·      дешифровки сообщений

·      реализации рекомендательных систем

Сети прямого распространения - это:

·      сети, имеющие много слоев

·      сети, у которых нет соединений, идущих от выходов некоторого слоя к входам предшествующего слоя

·      сети, у которых один слой

·      сети, у которых есть память

Сети с обратными связями - это:

·      сети, имеющие много слоев

·      сети, имеющие один слой

·      сети, у которых существуют соединения, идущие от выходов некоторого слоя к входам предшествующего слоя

·      сети, у которых нет памяти

Сеть Хопфилда заменяется на сеть Хэмминга, если:

·      необходимо ускорить время сходимости сети

·      необходимо повысить число запомненных образцов

·      необходимо обеспечить устойчивость сети

·      нет необходимости, чтобы сеть в явном виде выдавала запомненный образец

Сетью без обратных связей называется сеть

·      все слои которой соединены иерархически

·      у которой нет синаптических связей, идущих от выхода некоторого нейрона к входам этого же нейрона или нейрона из предыдущего слоя

·      у которой есть синаптические связи

·      у которой есть родственные связи

Синапсами называются:

·      точки соединения нейронов, через которые передаются нейронные сигналы

·      "усики" нейронов, по которым проходят электрохимические сигналы

·      тело нейрона, в котором происходит обработка электрохимического сигнала

·      скопления нейронов

Сколько слоев может содержать персептрон?

·      один

·      три

·      пять

·      любое конечное число

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

·      сортировка вставками

·      сортировка выбором

·      пузырьковая сортировка

·      сортировка по условию

Стратегия избежания локальных минимумов при сохранении стабильности заключается в

·      достаточно больших изменениях весовых значений

·      больших начальных шагах изменения весовых значений и постепенном уменьшении этих шагов

·      малых начальных шагах изменения весовых значений и постепенном увеличении этих шагов

·      достаточно малых изменениях весовых значений

Теорема о "зацикливании" персептрона утверждает, что:

·      любой алгоритм обучения зацикливается

·      если данная задача не представима персептроном, то алгоритм обучения зацикливается

·      если задача не имеет решения, то алгоритм обучения зацикливается

·      если обучать персептрон любой задаче, то алгоритм всегда зацикливается

Теорема о двухслойности персептрона утверждает, что:

·      любой многослойный персептрон может быть представлен в виде двухслойного персептрона

·      в любом многослойном персептроне могут обучаться только два слоя

·      способностью к обучению обладают персептроны, имеющие не более двух слоев

·      однослойный персептрон может быть представлен в виде двухслойного персептрона

Теорема о сходных персептронах утверждает, что:

·      если данная задача представляет персептрон, то он способен ей обучиться

·      алгоритм обучения всегда сходится

·      найдутся задачи, которым персептроны не смогут обучиться

·      не могут существовать задачи, которым персептроны не смогут обучиться

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

·      классификация

·      кластеризация

·      регрессия

·      переобучение

Что называется "эпохой" в алгоритме обучения персептрона?

·      процесс настройки персептрона на одну обучающую пару

·      процесс настройки персептрона на две обучающую пару

·      один цикл предъявления всей обучающей выборки

·      полный цикл настройки персептрона на все обучающие пары

Что называется обучающей выборкой для обучения персептрона?

·      набор входных векторов, для которых заранее известны значения аппроксимируемой функции

·      набор выходных векторов, являющихся точными значениями аппроксимируемой функции

·      набор входов, используемых при обучении

·      набор пар входов и выходов, используемых при обучении

Что называют нейронами Кохонена?

·      те нейроны, которые на выходе похожи на исходные.

·      те нейроны, выход которых минимален;

·      если центры кластеров взаимно однозначно соответствуют нейронам скрытого слоя

·      если центры кластеров взаимно однозначно соответствуют нейронам открытого слоя

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

·      указать правила вывода

·      указать формулы для расчетов

·      обучить на примерах

·      ввести информацию о ситуации

Что такое множество весовых значений нейрона?

·      множество значений, характеризующих "силу" соединений данного нейрона с нейронами предыдущего слоя

·      множество значений, характеризующих "силу" соединений данного нейрона с нейронами последующего слоя

·      множество значений, моделирующих "силу" родственных связей

·      множество значений, характеризующих вычислительную "силу" нейрона

Что является входом искусственного нейрона?

·      множество сигналов

·      единственный сигнал

·      весовые значения

·      значения активационной функции