Нейронные сети и машинное обучение.ти ЭБС

Скачать тест — (Нейронные сети и машинное обучение.ти ЭБС_ee17695e.pdf)

1. Что является входом искусственного нейрона?
2. Что такое множество весовых значений нейрона?
3. Активационной функцией называется:
4. В каком случае многослойные сети не могут привести к увеличению вычислительной мощности по сравнению с однослойной сетью?
5. Сетью без обратных связей называется сеть
6. Какие сети характеризуются отсутствием памяти?
7. Сети прямого распространения — это:
8. Сети с обратными связями — это:
9. Обучение без учителя характеризуется отсутствием:
10. Как происходит обучение нейронной сети?
11. Обучение с учителем это:
12. Большие данные – это:
13. Наиболее редко на практике применяются методы машинного обучения, основанные на:
14. Алгоритм k-средних предназначен для решения задачи:
15. Реализация метода обучения с учителем не нуждается в:
16. Что называют нейронами Кохонена?
17. Синапсами называются:
18. Дендритами называются:
19. Искусственный нейрон
20. Объем исследований и разработок в области нейронных сетей резко возрос в настоящее время благодаря тому, что
21. В каких условиях используется дерево решений в процессе формирование решений
22. В чем отличие нейросетевых технологий от обычных экспертных систем
23. Какие виды обучения нейронных сетей вы знаете?
24. Что необходимо выполнить, чтобы нейросеть могла помочь в формировании решения:
25. С помощью каких инструментов формируется решение в условиях неопределенности
26. С помощью каких инструментов формируется решение в условиях определенности
27. С помощью каких инструментов формируется решение в условиях риска
28. Сверточные нейронные сети наиболее эффективно применяются для решения задач:
29. Процессом обучения нейронной сети называют:
30. Нейронная сеть является обученной, если:
31. Паралич сети может наступить, когда:
32. Если сеть имеет очень большое число нейронов в скрытых слоях, то:
33. Если сеть содержит два промежуточных слоя, то она моделирует:
34. Искусственные нейронные сети (ИНС) — модели машинного обучения, использующие комбинации распределенных простых операций, зависящих от обучаемых параметров, для обработки входных данных. Какого вида ИНС не существует?
35. У машинного обучения есть ряд задач. Как называется та, что направлена на предсказание значения той или иной непрерывной числовой величины для входных данных?
36. Стратегия избежания локальных минимумов при сохранении стабильности заключается в
37. Сеть Хопфилда заменяется на сеть Хэмминга, если:
38. Нейросети хорошо проявляют себя не только в распознавании, но и в генерации изображений. Но кое с чем у них все-таки возникают проблемы. С чем именно?
39. Особых успехов нейросети достигли в работе с изображениями. Но что из этого нейросети не могут сделать?
40. Кто создал первую модель искусственных нейронных сетей?
41. Какой из видов машинного обучения основывается на взаимодействии обучаемой системы со средой?
42. Когда говорят о нейронных сетях и машинном обучении, часто упоминают закон Мура. В чем его суть?
43. В какие игры нейросеть еще не научилась обыгрывать человека?
44. Допустим, нам нужно рассчитать необходимые параметры для создания обшивки самолета. Какая из областей машинного обучения нам в этом пригодится?
45. Искусственный интеллект научился разбираться в музыке. Насколько хорошо работает программа по определению музыкальных стилей? Сможет ли такая программа справиться с заданием типа «Угадай мелодию» в режиме реального времени?
46. К какому времени относятся первые упоминания об искусственно созданных человекоподобных существах?
47. Современную историю искусственного интеллекта связывают с появлением обучающих алгоритмов. Их существует множество типов, и среди них — алгоритмы сортировки. Какой из них считается самым простым?
48. Программа от Google научилась рисовать на основе эскизов, сделанных людьми. Что при этом учитывала программа?
49. 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?
50. Что называется эпохой в алгоритме обучения персептрона?
51. Что называется обучающей выборкой для обучения персептрона?
52. Запускаем обучающий вектор Х. В каком случае весовые значения не нужно изменять?
53. Подаем на вход персептрона вектор а. В каком случае весовые значения нужно увеличивать?
54. Подаем на вход персептрона вектор a. В каком случае весовые значения нужно уменьшать?
55. Если на данной обучающей паре символ персептрона не совпадает с нужным ответом, то:
56. Теорема о сходных персептронах утверждает, что:
57. Теорема о зацикливании персептрона утверждает, что:
58. Сколько слоев может содержать персептрон?
59. Теорема о двухслойности персептрона утверждает, что:
60. Вопрос о выборе шага при применении процедуры обучения решается следующим образом: