Тип работы: Тесты Сдано в учебном заведении: МТИ МосТех МосАП МФПУ Синергия
Описание: Основы нейронных сетей. Синергия.Тест. 22 вопроса. 2023 год. Перед покупкой убедитесь что вопросы вам подходят.
1. При прямом проходе через Feed Forward Neural Network: 2. Архитектура полносвязной нейронные сети основана на идее 3. Начальная инициализация весов нейросети: 4. Лучший способ борьбы с переобучением: 5. Наиболее популярный на текущий момент метод оптимизации, основанный на идее использования двух моментных членов, предложенный в 2015 году: 6. Обучение с учителем характеризуется 7. Градиентные методы оптимизации 8. Условия Каруша-Куна-Таккера применимы для решения: 9. Все описанные в лекции алгоритмы обладают общим свойством. Каким? 10. Функции активации в нейронных сетях: 11. Переобучение – это эффект, возникающий при 12. Алгоритм Backpropagation: 13. Функции активации в нейронных сетях: 14. Нейронные сети бывают следующих видов: 15. Задача классификации – это задача 16. Обучение нейронной сети – это применение алгоритма оптимизации для решения задачи 17. Отметьте верные высказывания о функциях активации: 18. Идея Momentum состоит в: 19. Нейронные сети, наиболее часто применяющиеся в CV – это 20. Задачу машинного обучения можно представить в виде последовательности выполнения действий по выбору оптимальной решающей функции f из многопараметрического семейства F. Задача обучения сводится к задаче оптимизации на этапе: 21. Производная сигмоиды выражается через саму сигмоиду аналитически, как 22. Метод подбора адаптированного learning rate на основе оценки исторических градиентов: