|
Основы нейронных сетей (темы 1-7). Ответы на тесты. На отлич
|
|
| engineerklub | Дата: Среда, 25.09.2024, 10:29 | Сообщение # 1 |
 Генералиссимус
Группа: Администраторы
Сообщений: 37290
Статус: Offline
| 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
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
СКАЧАТЬ
|
| |
|
|
| engineerklub | Дата: Среда, 25.09.2024, 10:29 | Сообщение # 2 |
|
Генералиссимус
Группа: Администраторы
Сообщений: 37290
Статус: Offline
| 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
СКАЧАТЬ
|
| |
|
|
| engineerklub | Дата: Среда, 25.09.2024, 10:30 | Сообщение # 3 |
|
Генералиссимус
Группа: Администраторы
Сообщений: 37290
Статус: Offline
| 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 …
СКАЧАТЬ
|
| |
|
|
