Ответы на тест / ММА / Нейронные сети / Экзаменационный тест
В файле собраны ответы к тесту из курса ММА / Нейронные сети (Экзаменационный тест).
Год сдачи: 2025 г.
Вопросы собраны с 2-х попыток.
Результаты сдач: 95-100%.
После покупки станет доступен для скачивания файл, где будет 40 вопросов с ответами. Верный ответ выделен по тексту.
В демо-файлах представлены скрины с результатами тестирования, а также пример, как выделены ответы.
Можно искать с помощью поиска (Ctrl+F).
Также Вы можете посмотреть другие мои готовые работы у меня на странице по ссылке:
Попытка 1
Вопрос 1
Какие два основных типа нейронных сетей существуют?
a. Искусственная нейронная сеть и нейронная сеть животных
b. Перцептрон и многослойный перцептрон
c. Конволюционная нейронная сеть и рекуррентная нейронная сеть
Вопрос 2
Какая проблема может возникнуть при обучении нейронной сети, если скорость обучения слишком мала?
a. Расходимость обучения
b. Быстрое переобучение
c. Застревание в локальном минимуме
d. Слишком быстрая сходимость
Вопрос 3
Какая нейронная сеть осуществляет самоорганизующуюся кластеризацию данных?
a. Сеть Хопфилда
b. Автокодировщик
c. Рекуррентная нейронная сеть
d. Сеть Кохонена
Вопрос 4
Какой метод обучения нейронных сетей использует градиентный спуск?
a. генетический алгоритм
b. метод Монте-Карло
c. метод крупнейших уменьшений
d. обратный распространение ошибки
Вопрос 5
Что такое “нейроморфные вычисления”?
a. Вычисления, имитирующие принципы работы биологического мозга
b. Только аналоговые вычисления
c. Специальные вычисления для обработки изображений
d. Вычисления только в цифровом виде
Вопрос 6
Для решения каких задач используется сеть Хопфилда?
a. Обработка изображений
b. Обработка естественного языка
c. Генерация изображений
d. Ассоциативная память и оптимизация
Вопрос 7
Что такое нейрон в нейронной сети?
a. элемент, который выполняет матричные операции
b. элемент, который управляет всей сетью
c. элемент, который обучает сеть
d. элемент, который принимает входные данные и вычисляет выходные данные
Вопрос 8
Почему использование нелинейных функций активации так важно для многослойных нейронных сетей?
a. Возможность аппроксимировать сложные нелинейные зависимости
b. Увеличение скорости обучения
c. Упрощение процесса обучения
d. Уменьшение количества слоев
Вопрос 9
Какие параметры являются настраиваемыми в процессе обучения нейронной сети?
a. Веса синапсов (связей)
b. Архитектура сети
c. Тип функции активации
d. Количество слоев
Вопрос 10
Какую роль играют “фильтры” (ядра свертки) в сверточных нейронных сетях?
a. Уменьшение количества нейронов
b. Обнаружение локальных признаков на изображениях
c. Увеличение размерности входных данных
d. Определение функции активации
Вопрос 11
Какие функции можно выполнять с помощью NeuroIterator?
a. Моделирование нейронных сетей
b. Сканирование документов
c. Конвертация видео
d. Обработка изображений
Вопрос 12
Какова цель функции потерь (lossfunction) в обучении нейронной сети?
a. Минимизация разницы между предсказанным и фактическим значениями
b. Ускорение процесса обучения
c. Увеличение точности обучения
d. Определение количества нейронов в сети
Вопрос 13
Что такое “скорость обучения” (learningrate) в алгоритме обратного распространения ошибки?
a. Размер шага изменения весов при обучении
b. Количество нейронов в сети
c. Функция активации
d. Количество слоев в сети
Вопрос 14
Какая перспективная область применения нейро имитаторов?
a. Автономные транспортные средства, медицинская диагностика, носимая электроника
b. Только системы хранения данных
c. Только текстовые редакторы
d. Только игровые системы
Вопрос 15
NeuroIterator предназначен для:
a. Учебных целей
b. Развлечения
c. Бизнес-целей
d. Исследовательских целей
Вопрос 16
Что такое “стекинг” (stacking) в ансамблевых методах?
a. Метод, использующий только регрессионные модели
b. Метод, когда прогнозы нескольких моделей усредняются
c. Метод, когда используется только одна модель для обучения
d. Метод, когда прогнозы нескольких моделей используются как вход для метамодели
Вопрос 17
В чем основное преимущество архитектуры трансформеров перед рекуррентными сетями при обработке длинных последовательностей?
a. Более эффективная обработка параллельных данных
b. Ограниченная способность улавливать долговременные зависимости
c. Меньшие вычислительные затраты
d. Лучшая способность сохранять информацию о прошлых элементах последовательности
Вопрос 18
Какие методы могут помочь предотвратить переобучение?
a. Использование меньшего количества данных
b. Использование большего количества слоев
c. Использование более простых моделей
d. Использование большего количества данных
Вопрос 19
Какую роль играют мемристоры в нейро имитаторах?
a. Только для управления потоком данных
b. Только для хранения данных
c. Для генерации случайных чисел
d. Для имитации синапсов и хранения весов
Вопрос 20
Как называется среда разработки Matlab?
a. Matlab Desktop
b. Visual Studio
c. Matlab Editor
d. Eclipse
Попытка 2
Вопрос 1
Что такое функция активации в искусственном нейроне?
a. Функция, определяющая вес входных сигналов
b. Функция, определяющая топологию нейронной сети
c. Функция, определяющая скорость обучения нейронной сети
d. Функция, применяемая к сумме входных сигналов для получения выходного сигнала
Вопрос 2
Какой метод обучения используется для работы с частично размеченными данными?
a. Полуавтоматическое обучение
b. Обучение с подкреплением
c. Обучение без учителя
d. Обучение с учителем
Вопрос 3
Что такое нейронная сеть?
a. компьютерная игра
b. тип программного обеспечения
c. искусственный интеллект, основанный на принципах работы человеческого мозга
d. электронное устройство
Вопрос 4
Что такое нейрон?
a. Часть нервной системы, состоящая из нейронов
b. Компьютерный терминал, предназначенный для обработки данных
c. Элементарная единица обработки информации в нейронной сети
Вопрос 5
Какая основная цель алгоритмов оптимизации при обучении нейронных сетей?
a. Увеличение скорости обучения
b. Минимизация функции потерь
c. Увеличение количества нейронов
d. Увеличение количества слоев в сети
Вопрос 6
Какие компоненты составляют основу нейрокомпьютера?
a. Нейронные сети, входные/выходные устройства, процессор
b. Нейронные сети, процессор, оперативная память
c. ЦП, оперативная память, жесткий диск
Вопрос 7
Какие два основных типа нейронных сетей существуют?
a. Конволюционная нейронная сеть и рекуррентная нейронная сеть
b. Искусственная нейронная сеть и нейронная сеть животных
c. Перцептрон и многослойный перцептрон
Вопрос 8
Что такое Matlab?
a. Язык программирования для веб-разработки
b. Текстовый редактор для программистов
c. Программное обеспечение для анализа данных и моделирования систем
d. Операционная система для мобильных устройств
Вопрос 9
Какой метод обучения обычно используется для однослойного персептрона?
a. Алгоритм обратного распространения ошибки
b. Правило Хебба
c. Метод главных компонент
d. Алгоритм обратного распространения ошибки
Вопрос 10
Какая архитектура нейронной сети широко используется в задачах компьютерного зрения, например, для распознавания объектов на изображениях?
a. Рекуррентная нейронная сеть (RNN)
b. Сверточная нейронная сеть (CNN)
c. Сеть Хопфилда
d. Автокодировщик
Вопрос 11
Что такое “память” в рекуррентной нейронной сети?
a. Функция активации
b. Выходные значения на предыдущем шаге
c. Веса связей между нейронами
d. Скрытые состояния, сохраняющие информацию о предыдущих элементах последовательности
Вопрос 12
Какой эффект оказывает слишком большая скорость обучения?
a. Быстрая, но нестабильная сходимость с возможностью расходимости
b. Медленная сходимость
c. Улучшение обобщающей способности
d. Гарантированная сходимость
Вопрос 13
Какое утверждение лучше всего описывает роль гибридных систем в современной практике ИИ?
a. Они представляют собой узкоспециализированный инструмент для конкретных задач
b. Они устарели и больше не используются
c. Они используются только в исследовательских целях
d. Они являются стандартным подходом для решения большинства сложных задач ИИ
Вопрос 14
В чем заключается основная идея алгоритма обратного распространения ошибки?
a. Случайное изменение весов
b. Изменение весов в обратном направлении (от выхода к входу)
c. Обнуление весов
d. Изменение весов в прямом направлении (от входа к выходу)
Вопрос 15
Какой тип нейро имитаторов позволяет обрабатывать данные параллельно?
a. Последовательные нейро имитаторы
b. Цифровые нейро имитаторы
c. Параллельные нейро имитаторы
d. Аналоговые нейро имитаторы
Вопрос 16
Каковы основные цели создания гибридных систем?
a. Упрощение архитектуры системы
b. Уменьшение сложности обучения
c. Преодоление ограничений отдельных методов и повышение производительности
d. Увеличение вычислительных ресурсов
Вопрос 17
Что такое “интегрированная архитектура” в контексте гибридных систем?
a. Архитектура, где компоненты работают независимо друг от друга
b. Архитектура, где компоненты работают независимо друг от друга
c. Архитектура, где каждый компонент выполняет свою задачу последовательно
d. Архитектура, использующая только нейронные сети
Вопрос 18
Какая проблема возникает при попытке решить нелинейно разделимую задачу с помощью однослойного персептрона?
a. Возникновение переобучения
b. 1. Какая проблема возникает при попытке решить нелинейно разделимую задачу с помощью однослойного персептрона?
c. Замедление сходимости
d. Невозможность обучения
Вопрос 19
Какая проблема может возникнуть при слишком быстром обучении однослойного персептрона?
a. Колебания весов и нестабильность обучения
b. Недостаточное обучение
c. Слишком медленная сходимость
d. Переобучение
Вопрос 20
Что такое операция свертки в сверточной нейронной сети?
a. Применение функции активации
b. Перемещение фильтра (ядра) по входному изображению
c. Уменьшение размерности входных данных
d. Обновление весов связей
Попытка 1
Вопрос 1
Какие два основных типа нейронных сетей существуют?
a. Искусственная нейронная сеть и нейронная сеть животных
b. Перцептрон и многослойный перцептрон
c. Конволюционная нейронная сеть и рекуррентная нейронная сеть
Вопрос 2
Какая проблема может возникнуть при обучении нейронной сети, если скорость обучения слишком мала?
a. Расходимость обучения
b. Быстрое переобучение
c. Застревание в локальном минимуме
d. Слишком быстрая сходимость
Вопрос 3
Какая нейронная сеть осуществляет самоорганизующуюся кластеризацию данных?
a. Сеть Хопфилда
b. Автокодировщик
c. Рекуррентная нейронная сеть
d. Сеть Кохонена
Вопрос 4
Какой метод обучения нейронных сетей использует градиентный спуск?
a. генетический алгоритм
b. метод Монте-Карло
c. метод крупнейших уменьшений
d. обратный распространение ошибки
Вопрос 5
Что такое “нейроморфные вычисления”?
a. Вычисления, имитирующие принципы работы биологического мозга
b. Только аналоговые вычисления
c. Специальные вычисления для обработки изображений
d. Вычисления только в цифровом виде
Вопрос 6
Для решения каких задач используется сеть Хопфилда?
a. Обработка изображений
b. Обработка естественного языка
c. Генерация изображений
d. Ассоциативная память и оптимизация
Вопрос 7
Что такое нейрон в нейронной сети?
a. элемент, который выполняет матричные операции
b. элемент, который управляет всей сетью
c. элемент, который обучает сеть
d. элемент, который принимает входные данные и вычисляет выходные данные
Вопрос 8
Почему использование нелинейных функций активации так важно для многослойных нейронных сетей?
a. Возможность аппроксимировать сложные нелинейные зависимости
b. Увеличение скорости обучения
c. Упрощение процесса обучения
d. Уменьшение количества слоев
Вопрос 9
Какие параметры являются настраиваемыми в процессе обучения нейронной сети?
a. Веса синапсов (связей)
b. Архитектура сети
c. Тип функции активации
d. Количество слоев
Вопрос 10
Какую роль играют “фильтры” (ядра свертки) в сверточных нейронных сетях?
a. Уменьшение количества нейронов
b. Обнаружение локальных признаков на изображениях
c. Увеличение размерности входных данных
d. Определение функции активации
Вопрос 11
Какие функции можно выполнять с помощью NeuroIterator?
a. Моделирование нейронных сетей
b. Сканирование документов
c. Конвертация видео
d. Обработка изображений
Вопрос 12
Какова цель функции потерь (lossfunction) в обучении нейронной сети?
a. Минимизация разницы между предсказанным и фактическим значениями
b. Ускорение процесса обучения
c. Увеличение точности обучения
d. Определение количества нейронов в сети
Вопрос 13
Что такое “скорость обучения” (learningrate) в алгоритме обратного распространения ошибки?
a. Размер шага изменения весов при обучении
b. Количество нейронов в сети
c. Функция активации
d. Количество слоев в сети
Вопрос 14
Какая перспективная область применения нейро имитаторов?
a. Автономные транспортные средства, медицинская диагностика, носимая электроника
b. Только системы хранения данных
c. Только текстовые редакторы
d. Только игровые системы
Вопрос 15
NeuroIterator предназначен для:
a. Учебных целей
b. Развлечения
c. Бизнес-целей
d. Исследовательских целей
Вопрос 16
Что такое “стекинг” (stacking) в ансамблевых методах?
a. Метод, использующий только регрессионные модели
b. Метод, когда прогнозы нескольких моделей усредняются
c. Метод, когда используется только одна модель для обучения
d. Метод, когда прогнозы нескольких моделей используются как вход для метамодели
Вопрос 17
В чем основное преимущество архитектуры трансформеров перед рекуррентными сетями при обработке длинных последовательностей?
a. Более эффективная обработка параллельных данных
b. Ограниченная способность улавливать долговременные зависимости
c. Меньшие вычислительные затраты
d. Лучшая способность сохранять информацию о прошлых элементах последовательности
Вопрос 18
Какие методы могут помочь предотвратить переобучение?
a. Использование меньшего количества данных
b. Использование большего количества слоев
c. Использование более простых моделей
d. Использование большего количества данных
Вопрос 19
Какую роль играют мемристоры в нейро имитаторах?
a. Только для управления потоком данных
b. Только для хранения данных
c. Для генерации случайных чисел
d. Для имитации синапсов и хранения весов
Вопрос 20
Как называется среда разработки Matlab?
a. Matlab Desktop
b. Visual Studio
c. Matlab Editor
d. Eclipse
Попытка 2
Вопрос 1
Что такое функция активации в искусственном нейроне?
a. Функция, определяющая вес входных сигналов
b. Функция, определяющая топологию нейронной сети
c. Функция, определяющая скорость обучения нейронной сети
d. Функция, применяемая к сумме входных сигналов для получения выходного сигнала
Вопрос 2
Какой метод обучения используется для работы с частично размеченными данными?
a. Полуавтоматическое обучение
b. Обучение с подкреплением
c. Обучение без учителя
d. Обучение с учителем
Вопрос 3
Что такое нейронная сеть?
a. компьютерная игра
b. тип программного обеспечения
c. искусственный интеллект, основанный на принципах работы человеческого мозга
d. электронное устройство
Вопрос 4
Что такое нейрон?
a. Часть нервной системы, состоящая из нейронов
b. Компьютерный терминал, предназначенный для обработки данных
c. Элементарная единица обработки информации в нейронной сети
Вопрос 5
Какая основная цель алгоритмов оптимизации при обучении нейронных сетей?
a. Увеличение скорости обучения
b. Минимизация функции потерь
c. Увеличение количества нейронов
d. Увеличение количества слоев в сети
Вопрос 6
Какие компоненты составляют основу нейрокомпьютера?
a. Нейронные сети, входные/выходные устройства, процессор
b. Нейронные сети, процессор, оперативная память
c. ЦП, оперативная память, жесткий диск
Вопрос 7
Какие два основных типа нейронных сетей существуют?
a. Конволюционная нейронная сеть и рекуррентная нейронная сеть
b. Искусственная нейронная сеть и нейронная сеть животных
c. Перцептрон и многослойный перцептрон
Вопрос 8
Что такое Matlab?
a. Язык программирования для веб-разработки
b. Текстовый редактор для программистов
c. Программное обеспечение для анализа данных и моделирования систем
d. Операционная система для мобильных устройств
Вопрос 9
Какой метод обучения обычно используется для однослойного персептрона?
a. Алгоритм обратного распространения ошибки
b. Правило Хебба
c. Метод главных компонент
d. Алгоритм обратного распространения ошибки
Вопрос 10
Какая архитектура нейронной сети широко используется в задачах компьютерного зрения, например, для распознавания объектов на изображениях?
a. Рекуррентная нейронная сеть (RNN)
b. Сверточная нейронная сеть (CNN)
c. Сеть Хопфилда
d. Автокодировщик
Вопрос 11
Что такое “память” в рекуррентной нейронной сети?
a. Функция активации
b. Выходные значения на предыдущем шаге
c. Веса связей между нейронами
d. Скрытые состояния, сохраняющие информацию о предыдущих элементах последовательности
Вопрос 12
Какой эффект оказывает слишком большая скорость обучения?
a. Быстрая, но нестабильная сходимость с возможностью расходимости
b. Медленная сходимость
c. Улучшение обобщающей способности
d. Гарантированная сходимость
Вопрос 13
Какое утверждение лучше всего описывает роль гибридных систем в современной практике ИИ?
a. Они представляют собой узкоспециализированный инструмент для конкретных задач
b. Они устарели и больше не используются
c. Они используются только в исследовательских целях
d. Они являются стандартным подходом для решения большинства сложных задач ИИ
Вопрос 14
В чем заключается основная идея алгоритма обратного распространения ошибки?
a. Случайное изменение весов
b. Изменение весов в обратном направлении (от выхода к входу)
c. Обнуление весов
d. Изменение весов в прямом направлении (от входа к выходу)
Вопрос 15
Какой тип нейро имитаторов позволяет обрабатывать данные параллельно?
a. Последовательные нейро имитаторы
b. Цифровые нейро имитаторы
c. Параллельные нейро имитаторы
d. Аналоговые нейро имитаторы
Вопрос 16
Каковы основные цели создания гибридных систем?
a. Упрощение архитектуры системы
b. Уменьшение сложности обучения
c. Преодоление ограничений отдельных методов и повышение производительности
d. Увеличение вычислительных ресурсов
Вопрос 17
Что такое “интегрированная архитектура” в контексте гибридных систем?
a. Архитектура, где компоненты работают независимо друг от друга
b. Архитектура, где компоненты работают независимо друг от друга
c. Архитектура, где каждый компонент выполняет свою задачу последовательно
d. Архитектура, использующая только нейронные сети
Вопрос 18
Какая проблема возникает при попытке решить нелинейно разделимую задачу с помощью однослойного персептрона?
a. Возникновение переобучения
b. 1. Какая проблема возникает при попытке решить нелинейно разделимую задачу с помощью однослойного персептрона?
c. Замедление сходимости
d. Невозможность обучения
Вопрос 19
Какая проблема может возникнуть при слишком быстром обучении однослойного персептрона?
a. Колебания весов и нестабильность обучения
b. Недостаточное обучение
c. Слишком медленная сходимость
d. Переобучение
Вопрос 20
Что такое операция свертки в сверточной нейронной сети?
a. Применение функции активации
b. Перемещение фильтра (ядра) по входному изображению
c. Уменьшение размерности входных данных
d. Обновление весов связей
