Нейронные сети.ои(sa)

Скачать тест — (Нейронные сети.ои(sa)_484f6128.pdf)

1. Обучение с учителем характеризуется
2. Задача классификации – это задача
3. 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:
4. Архитектура полносвязной нейронные сети основана на идее
5. Нейронные сети бывают следующих видов:
6. Функции активации в нейронных сетях:
7. При прямом проходе через Feed Forward Neural Network:
8. Отметьте верные высказывания о функциях активации:
9. Переобучение – это эффект, возникающий при
10. Лучший способ борьбы с переобучением:
11. Условия Каруша-Куна-Таккера применимы для решения:
12. Идея Momentum состоит в:
13. Метод подбора адаптированного learning rate на основе оценки исторических градиентов:
14. Наиболее популярный на текущий момент метод оптимизации, основанный на идее использования двух моментных членов, предложенный в 2015 году:
15. Все описанные в лекции алгоритмы обладают общим свойством. Каким?
16. Алгоритм Backpropagation:
17. Начальная инициализация весов нейросети:
18. Производная сигмоиды выражается через саму сигмоиду аналитически, как
19. Обучение нейронной сети – это применение алгоритма оптимизации для решения задачи
20. Градиентные методы оптимизации
21. Нейронные сети, наиболее часто применяющиеся в CV – это