Глубокое обучение.фит_БАК(2/2)

Скачать тест — (Глубокое обучение.фит_БАК(2_2)_643368db.pdf)

1. Что такое «Gated Recurrent Unit (GRU)» в глубоком обучении?
2. В чем основное отличие между «глубоким обучением» и «машинным обучением»?
3. Что делает «уменьшение размерности» в глубоком обучении?
4. Что такое «встраивание слов» в глубоком обучении?
5. Для чего используются «сети глубоких убеждений»?
6. Что такое «адверсарное обучение» в глубоком обучении?
7. В чем основное преимущество использования функции «ReLU» вместо «сигмоидных» функций?
8. Какова основная цель «глубокого обучения с подкреплением»?
9. Что означает «обучение от начала до конца» в глубоком обучении?
10. Что такое «нормализация признаков» в глубоком обучении?
11. Что такое «ансамблевое обучение» в глубоком обучении?
12. Какую роль играет «дропаут» в модели глубокого обучения?
13. Что такое «обратное распространение ошибки» в глубоком обучении?
14. Для чего используется «функция потерь» в глубоком обучении?
15. Что включает в себя «тонкая настройка» модели глубокого обучения?
16. Для чего используется «нормализация пакетов» в глубоком обучении?
17. Что такое «эпоха» в обучении глубокого обучения?
18. Для чего в основном используются «сверточные слои» в глубоком обучении?
19. Для чего используется «функция активации» в глубоком обучении?
20. Для чего обычно используется «перенос обучения» в глубоком обучении?
21. Что такое «обучение без учителя с предварительной подготовкой» в глубоком обучении?
22. Для чего обычно используется «увеличение данных» в глубоком обучении?
23. Какое основное преимущество глубокого обучения перед традиционными алгоритмами?
24. Что такое проблема «исчезающего градиента» в глубоком обучении?
25. Какой тип задачи представляет собой «генерация изображений» в глубоком обучении?
26. Что обычно включает в себя «тонкая настройка» в глубоком обучении?
27. Что такое «инженерия признаков» в глубоком обучении?
28. Что делает «стохастический градиентный спуск» в глубоком обучении?
29. Для чего используется «рекуррентная нейронная сеть» в глубоком обучении?
30. Что такое «обнаружение аномалий» в глубоком обучении?
31. Для чего особенно эффективно глубокое обучение?
32. Почему в глубоком обучении часто используются GPU?
33. Для чего используется «макс-пулинг» в сверточной нейронной сети?
34. Что делает «полносвязный слой» в нейронной сети?
35. Что такое «переобучение модели» в глубоком обучении?
36. Для чего используется «глубокий автокодировщик»?
37. Что такое «обрезка градиента» в глубоком обучении?
38. Для чего используется «ранняя остановка» в глубоком обучении?
39. Что такое «кросс-валидация» в контексте обучения моделей глубокого обучения?
40. Что означает «тонкозернистая классификация» в глубоком обучении?