| engineerklub | Дата: Суббота, 12.04.2025, 17:54 | Сообщение # 1 |
 Генералиссимус
Группа: Администраторы
Сообщений: 33806
Статус: Offline
| Нейронные сети и машинное обучение (тест с ответами Синергия/МОИ/ МТИ /МОСАП)
1. "Обучение без учителя" характеризуется отсутствием:
*желаемого выхода сети
*эксперта, корректирующего процесс обучения
*обучающего множества
2. "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
3. Активационной функцией называется:
*функция, вычисляющая выходной сигнал нейрона
*функция, суммирующая входные сигналы нейрона
*функция, корректирующая весовые значения
*функция, распределяющая входные сигналы по нейронам
4. Алгоритм k-средних предназначен для решения задачи:
*классификации
*кластеризации
*прогнозирования
*снижения размерности
5. Большие данные – это:
*данные объемом более 1Тб
*данные объемом более 10Тб
*данные объемом более 100Тб
*нет ограничений на минимальный объем
6. 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
7. В какие игры нейросеть еще не научилась обыгрывать человека?
*шахматы
*бридж
* «Марио»
*Го
8. 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.
9. 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
10. 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
11. 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
12. 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
13. 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
14. 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
15. 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
СКАЧАТЬ
|
| |
| |
