Нейросети и машинное обучение для СИНЕРГИИ/МТИ/МОИ(тест)

Тест сдан на Отлично!

Список вопросов предоставлен ниже

1. Что называется обучающей выборкой для обучения персептрона?
2. Запускаем обучающий вектор Х. В каком случае весовые значения не нужно изменять?
3. Подаем на вход персептрона вектор а. В каком случае весовые значения нужно увеличивать?
4. Подаем на вход персептрона вектор a. В каком случае весовые значения нужно уменьшать?
5. Если на данной обучающей паре символ персептрона не совпадает с нужным ответом, то:
6. Как происходит обучение нейронной сети?
7. "Обучение с учителем" это:
8. Синапсами называются:
9. Дендритами называются:
10. Искусственный нейрон
11. 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?
12. Что называется "эпохой" в алгоритме обучения персептрона?
13. Теорема о сходных персептронах утверждает, что:
14. Теорема о "зацикливании" персептрона утверждает, что:
15. Сколько слоев может содержать персептрон?
16. Теорема о двухслойности персептрона утверждает, что:
17. Вопрос о выборе шага при применении процедуры обучения решается следующим образом:
18. Что называют нейронами Кохонена?
19. В каких условиях используется дерево решений в процессе формирование решений
20. В чем отличие нейросетевых технологий от обычных экспертных систем
21. 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?
22. Особых успехов нейросети достигли в работе с изображениями. Но что из этого нейросети не могут сделать?
23. Какой из видов машинного обучения основывается на взаимодействии обучаемой системы со средой?
24. Когда говорят о нейронных сетях и машинном обучении, часто упоминают закон Мура. В чем его суть?
25. Допустим, нам нужно рассчитать необходимые параметры для создания обшивки самолета. Какая из областей машинного обучения нам в этом пригодится?
26. У машинного обучения есть ряд задач. Как называется та, что направлена на предсказание значения той или иной непрерывной числовой величины для входных данных?
27. Большие данные – это:
28. Наиболее редко на практике применяются методы машинного обучения, основанные на:
29. Алгоритм k-средних предназначен для решения задачи:
30. Реализация метода обучения с учителем не нуждается в:
31. Сверточные нейронные сети наиболее эффективно применяются для решения задач:
32. Процессом обучения нейронной сети называют:
33. Что является входом искусственного нейрона?
34. Стратегия избежания локальных минимумов при сохранении стабильности заключается в
35. Сеть Хопфилда заменяется на сеть Хэмминга, если:
36. Кто создал первую модель искусственных нейронных сетей?
37. К какому времени относятся первые упоминания об искусственно созданных человекоподобных существах?
38. Современную историю искусственного интеллекта связывают с появлением обучающих алгоритмов. Их существует множество типов, и среди них — алгоритмы сортировки. Какой из них считается самым простым?
39. Программа от Google научилась рисовать на основе эскизов, сделанных людьми. Что при этом учитывала программа?
40. 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?
41. Что такое множество весовых значений нейрона?
42. Что означает величина NET?
43. Что означает величина OUT?
44. Активационной функцией называется:
45. Матричное умножение XW вычисляет:
46. Активационная функция применяется для:
47. Значение активационной функции является:
48. В каком случае многослойные сети не могут привести к увеличению вычислительной мощности по сравнению с однослойной сетью?
49. Активационная функция называется "сжимающей", если
50. Слоем нейронной сети называется множество нейронов
51. Какие сети характеризуются отсутствием памяти?
52. Входным слоем сети называется:
53. Можно ли построить однослойную нейронную сеть с обратными связями?
54. Сети прямого распространения - это:
55. Сети с обратными связями - это:
56. "Обучение без учителя" характеризуется отсутствием:
57. При каком алгоритме обучения обучающее множество состоит только из входных векторов?
58. При каком алгоритме обучения обучающее множество состоит как из входных, так и из выходных векторов?
59. Какие виды обучения нейронных сетей вы знаете?
60. Что необходимо выполнить, чтобы нейросеть могла помочь в формировании решения:
61. С помощью каких инструментов формируется решение в условиях неопределенности
62. С помощью каких инструментов формируется решение в условиях определенности
63. С помощью каких инструментов формируется решение в условиях риска
64. Нейронная сеть является обученной, если:
65. Паралич сети может наступить, когда:
66. Если сеть имеет очень большое число нейронов в скрытых слоях, то:
67. Если сеть содержит два промежуточных слоя, то она моделирует: