Основы нейронных сетей (темы 1-7). Ответы на тесты. На отлично (100 баллов).
Введение в курс
Тема 1. Понятие биологического и искусственного нейрона
Тема 2. Искусственные нейронные сети
Тема 3. Процедуры обучения
Тема 4. Введение в нейроуправление
Тема 5. Традиционные схемы управления
Тема 6. Нейроуправление в пакете MatLab
Тема 7. Схемы нейронного управления
Заключение
Итоговый тест
Компетентностный тест
Ответы на тесты: промежуточные+итоговый+компетентностный. На отлично (100 баллов)
138 вопросов с правильными ответами.
С вопросами вы можете ознакомиться ДО покупки.
Ответы вы сможете скачать сразу после оплаты.
1. Первым этапом при реализации схемы нейронного управления является …
2. Вы руководите разработкой системы автопилотирования для беспилотного летательного аппарата (БПЛА) и рассматриваете использование нейронных компьютерных сетей для управления поведением и принятия решений. К Какую схему управления следует выбрать для обеспечения надежной работы автопилота?
3. Сопоставьте виды нейронных сетей с их описанием:
4. Многослойные сети могут быть сопоставлены с оболочкой представления знаний … систем
5. Информация об управляющем сигнале, а также о контролируемых возмущениях поступает на … нейронной сети
6. Значение аксона искусственного нейрона определяется функцией …
7. Структурный синтез нейросетевых систем управления базируется на использовании конечного числа типовых … структур
8. Определите правильный порядок этапов в обучении нейронной сети:
9. Аксон искусственного нейрона – это …
10. Функция активации в искусственных нейронных сетях – это …
11. Для обучения созданной сети, выбирается закладка …
12. Тип функциональной зависимости, который реализует созданная нейронная сеть a, согласно предоставленным данным, — это …
13. Ваша компания разрабатывает автономные системы управления для беспилотных авиационных аппаратов. Вы ищете программное обеспечение для реализации нейроуправления в системе. Какая из программных систем является наиболее подходящей для этой цели?
14. Для работы алгоритма требуется, чтобы характеристика вход-выход нейроподобных элементов была неубывающей и имела ограниченную …
15. Упорядочьте этапы построения нейронной сети в пакете MatLab в правильной последовательности:
16. Экспериментальные данные для создания нейронной сети a используются в диапазоне …
17. Тип нейронной сети, который использует MATLAB для создания обобщенно-регрессионной НС (GRNN), — это …
18. Сопоставьте понятия и их определения:
19. Процесс настройки сети получил название «… сети»
20. Создание сети завершается нажатием кнопки ….
21. Упорядочьте этапы каскадной модели управления нейросетями в правильной последовательности:
22. Одной из разновидностей регуляторов является …-интегрально-дифференцирующий регулятор
23. … составляющая накапливает ошибку регулирования
24. Ключевым элементом любой системы автоматического управления является …
25. Ключевым элементом любой САУ является …
26. Целью системы автоматического управления (САУ) является …
27. Системы автоматического … предназначены для автоматического изменения одного или нескольких параметров объекта управления
28. Одной из разновидностей регуляторов является регулятор …
29. Системы автоматического управления могут использовать игры …
30. Вы инженер, работающий над созданием автопилота для беспилотного летательного аппарата (БПЛА). Вам нужно определить подходящий метод управления для обеспечения безопасных и стабильных полетов.
Какой метод управления наиболее подходит для обеспечения стабильности и безопасности полетов в контексте разработки автопилота для беспилотного летательного аппарата?
31. Нейронные сети обладают высокой устойчивостью к … и неопределенности в данных
32. Особенность нейронных сетей, которая позволяет им эффективно моделировать нелинейные системы и управлять ими, — это …
33. Важным аспектом многослойного … является его способность обучаться по данным
34. Особенность нейронных сетей, которая позволяет им быстро адаптироваться к изменяющимся условиям и оптимизировать свою работу в реальном времени, — это …
35. Особенность нейронных сетей, которая позволяет им быстро анализировать большие объемы данных и принимать решения в реальном времени в условиях автоматического управления, — это …
36. Рекуррентные нейронные сети обладают способностью запоминать и использовать информацию из предыдущих временных шагов при обработке … данных
37. Упорядочьте этапы обучения нейронной сети для автоматического управления в порядке их выполнения:
38. Сопоставьте архитектуру нейронной сети с областью ее применения:
39. Вы разрабатываете нейронную сеть для предсказания цен на недвижимость. Вам необходимо выбрать метод оптимизации для обучения нейронной сети. У вас есть большой объем данных и важно, чтобы метод был эффективным и быстро сходился. Какой метод оптимизации наиболее подходит для обучения нейронной сети в данной ситуации?
40. Алгоритмы обучения нейросетей без учителя используют данные без классификации или …
41. Backpro pagation – это метод … распространения
42. Обучение с учителем подходит для решения вопросов, в которых известен требуемый …
43. Принцип обучения нейронных сетей, который подразумевает необходимость наличия эталонных ответов, — это обучение …
44. Обучение без учителя применяют для кластеризации, языковых моделей, обнаружения … , статистических моделей
45. Типы задач, которые хорошо подходят для обучения нейронных сетей с учителем, — это …
46. Сопоставьте фазу процедуры backpropagation с ее описанием:
47. Упорядочьте этапы процедуры обучения нейронной сети в порядке их выполнения:
48. Сопоставьте архитектуру нейронной сети с ее описанием:
49. В финансовой сфере однослойная нейронная сеть может выполнять следующие функции …
50. Ваша компания хочет разработать систему автоматической классификации электронных писем на спам и не спам. Какой тип нейронной сети вы бы предложили использовать в этой системе, и почему?
51. Входной слой принимает входные данные и передает их нейронам … слоя
52. … функция активации используется в последнем слое многослойной нейронной сети для решения задачи классификации с множеством классов
53. Упорядочьте этапы обучения нейронной сети в правильной последовательности:
54. Сопоставьте компоненты биологического нейрона с их функциями:
55. Выходной слой принимает выходные значения от нейронов внутреннего слоя и генерирует … выходные данные
56. Вы стажируетесь в компании, занимающейся исследованиями в области машинного обучения, и вам поручили создать тест на знание основ нейронных сетей. Какое из следующих определений наилучшим образом описывает понятие «нейронная сеть»?
57. Упорядочьте компоненты биологического нейрона по мере прохождения сигнала:
58. Взвешенная сумма (net) в контексте искусственной нейронной сети – это …
59. Биологические нейроны могут создавать связи, называемые …
60. Для разных типов искусственных нейронов используют самые разные функции …
61. У нейрона есть … - более длинная и одиночная ветвь, которая передает электрические импульсы другим нейронам
62. Синапсы в контексте искусственной нейронной сети – это …
63. Каждая связь между нейронами в сети характеризуется …
64. Внутри клеточного тела находится … , которое содержит генетическую информацию
65. Сопоставьте типы слоев нейронных сетей с их функциями:
66. Упорядочьте типы нейронных сетей по их применению в автоматическом управлении от наименее к наиболее распространенному:
67. Сопоставьте этапы обработки информации в искусственном нейроне с их функциями:
68. После обучения модель тестируется и … на новых данных
69. Сопоставьте понятия и их определения:
70. Однослойная нейронная сеть для распознавания образов и шаблонов может использоваться в …
71. Блок Weight … содержит библиотеку блоков, реализующих некоторые функции весов и смещений
72. Принцип обучения нейронных сетей, который подразумевает корректировку весовых коэффициентов на основе эталонных ответов, — это обучение …
73. Сопоставьте область применения нейронных сетей с примером ее использования:
74. Упорядочьте процесс обучения нейронной сети в MatLab в правильной последовательности:
75. Поставьте в правильном порядке этапы итеративной модели управления нейросетями:
76. Сопоставьте шаг обучения нейронной сети с его последовательностью выполнения:
77. Для … нейронных сетей требуется большое количество данных
78. Двойной щелчок на блоке Transfer Functions приводит к появлению … блоков функций активации
79. Сопоставьте понятия и их определения:
80. После сбора данных требуется разработать структуру нейронной сети или … нейронного управления
81. Класс алгоритмов машинного обучения, который имитирует работу человеческого мозга для выполнения сложных задач – это … нейронные сети
82. Сопоставьте функции активации с их описанием:
83. Нейроноподобные элементы для работы алгоритма должны …
84. Сопоставьте циклы разработки нейросети в спиральной модели управления с их описаниями:
85. Упорядочьте этапы обработки информации в биологическом нейроне в хронологическом порядке:
86. … составляющая предназначена для противодействия отклонениям от целевого значения, которые прогнозируются в будущем
87. Сопоставьте метод оптимизации и его описание:
88. Каждый нейрон в выходном слое принимает на вход значения от нейронов предыдущего слоя и вычисляет свое значение с помощью функции …
89. Метод управления, который позволяет автоматически настраивать параметры ПИД регулятора в реальном времени – это … управление ПИД регуляторов
90. Сопоставьте функцию активации с ее описанием:
91. Принцип обучения нейронных сетей, который основан на использовании данных без классификации или меток, — это обучение …
92. Способность однослойных нейронных сетей моделировать сложные нелинейные зависимости между входными и выходными данными – это …
93. Многослойные нейронные сети также успешно применяются в обработке … языка
94. Возможная чувствительность однослойных нейронных сетей к шуму и выбросам в данных обусловлена …
95. За пропорциональное управление отвечает …
96. Сверточные нейронные сети (CNN) оптимизированы для работы с визуальными и … данными
97. Установите порядок основных этапов в использовании нейронной сети для распознавания образов в хронологическом порядке:
98. Сопоставьте метод обучения нейронных сетей и его особенности:
99. Упорядочьте типы нейронных сетей по возрастанию сложности (от меньшего к большему):
100. Для просмотра структурной схемы сети необходимо, выбрав имя сети (networkl), воспользоваться кнопкой …
101. Пропорциональный закон управления …
102. В искусственной нейронной сети на вес связи умножается …
103. Диапазон входов определяется (в окне Create New Network) с помощью опции … (укажите сочетание из трех слов)
104. Сопоставьте этапы итеративной модели управления нейросетями с их характеристиками:
105. Если условие остановки … не исполняется, то происходит возврат к расчету производных
106. Пропорциональное управление противодействует …
107. … тангенс применяется в качестве функции активации биологами для более реалистичной модели нервной клетки
108. Упорядочьте этапы процедуры обучения методом обратного распространения ошибки (backpropagation) в порядке их выполнения:
109. Самая часто используемая в нейронных сетях сигмоида — … функция
110. Функция, которая чаще всего используется в качестве функции активации в искусственных нейронных сетях, — это … функция
111. Если в определенной точке производная меняет свой знак с «+» на «−», то это говорит о росте …
112. Сопоставьте компоненты искусственного нейрона с их аналогами в биологическом нейроне:
113. Если модель не дает желаемые результаты, требуется … ее параметры или архитектуру, чтобы улучшить ее работу
114. Эффект интегрального насыщения может привести к … сигнала
115. Упорядочьте методы оптимизации в порядке возрастания сложности (от меньшего к большему):
116. Этап, который описывает оптимизацию параметров и архитектуры при реализации схемы нейронного управления, — это …
117. Расположите этапы обработки информации в искусственном нейроне по порядку:
118. Упорядочьте этапы создания нейронной сети в пакете MatLab в правильной последовательности:
119. Принцип работы многослойных нейронных сетей, который охарактеризован как метод обучения, основанный на минимизации ошибки между выходными значениями и ожидаемыми выходными значениями, — это …
120. Упорядочьте циклы разработки нейросети в спиральной модели управления в правильной последовательности:
121. Для реализации схемы нейронного управления необходимо …
122. Resilient propagation — это метод … распространения
123. К упрощениям в информационных технологиях можно отнести …
124. Сопоставьте фазу процедуры обучения нейронной сети с ее описанием:
125. Вы инженер, планирующий разработать систему автопилота для беспилотного грузового космического корабля. Вам предстоит выбрать основной метод управления для обеспечения безопасного и точного перемещения корабля в космическом пространстве. Какая традиционная схема управления наиболее подходит для системы автопилота беспилотного космического корабля?
126. Вы разрабатываете нейронную сеть для предсказания цен на недвижимость. Вам необходимо выбрать метод оптимизации для обучения нейронной сети. У вас есть большой объем данных и важно, чтобы метод был эффективным и быстро сходился. Какой метод оптимизации наиболее подходит для обучения нейронной сети в данной ситуации?
127. Вы участвуете в стажировке по машинному обучению и вам предложили объяснить своим коллегам понятие искусственного нейрона. Какое из объяснений наилучшим образом описывает понятие искусственного нейрона?
128. Ваша компания решила использовать искусственные нейронные сети для оптимизации производственного процесса, и вы хотите выбрать наиболее подходящую архитектуру нейронной сети для данной задачи. Что вы будете принимать во внимание при выборе архитектуры?
129. Вы инженер, работающий над созданием автопилота для беспилотного летательного аппарата (БПЛА). Вам нужно определить подходящий метод управления для обеспечения безопасных и стабильных полетов. Какой метод управления наиболее подходит для обеспечения стабильности и безопасности полетов в контексте разработки автопилота для БПЛА?
130. Вы стажируетесь в компании, занимающейся исследованиями в области машинного обучения, и вам поручили создать тест на знание основ нейронных сетей. Какое из следующих определений наилучшим образом описывает понятие «нейронная сеть»?
131. Вы являетесь руководителем отдела разработки и вам предстоит управлять проектом по созданию нейронной сети для распознавания образов. Какую традиционную схему управления нейросетями вы выберете?
132. Ваша компания разрабатывает автономные системы управления для беспилотных авиационных аппаратов. Вы ищете программное обеспечение для реализации нейроуправления в системе. Какая из программных систем является наиболее подходящей для этой цели?
133. Вам предстоит объяснить концепцию биологического нейрона и его аналога в искусственных нейронных сетях. Какое из утверждений лучше всего описывает биологический нейрон?
134. Вы работаете с робототехникой и хотите научить робота двигаться по прямой линии и избегать препятствий без столкновений. Вам надо выбрать подходящий метод для управления роботом. Какой метод управления наиболее подходит для данной ситуации, где робот должен двигаться по прямой линии и избегать препятствий?
135. Вы руководите проектом по разработке автономных беспилотных автомобилей. Какую схему управления с помощью нейронных компьютерных сетей следует использовать для обеспечения оптимальной производительности и безопасности автомобилей?
136. Вы разрабатываете искусственную нейронную сеть для распознавания рукописных цифр. После обучения ваша модель даёт неудовлетворительные результаты при классификации некоторых цифр. Что может быть причиной неточности нейронной сети?
137. Вы проектируете систему умного дома и хотите использовать нейронные компьютерные сети для управления различными устройствами. Какую схему управления следует выбрать для обеспечения эффективной автоматизации и комфорта жильцов?
138. Вы работаете над обучением нейронной сети для распознавания изображений. Вы решили использовать метод обратного распространения ошибки для корректировки весов сети во время обучения. Какая фаза процедуры обучения нейронной сети является ответственной за корректировку весов сети на основе градиента функции потерь?
