Интеллектуальные информационные системы. интеллектуальные информационные системы

Интеллектуальные информационные системы

Вы зашли под именем Чураков Алексей Юрьевич (Выход)

Вы здесь

  • STUDY.PGTA.RU
  • / > ИнтИнфСети
  • / > Тесты
  • / > Тест 2
  • / > Попытка 1

Тест 2

Начало формы

Страница: 1 2 3 4 5 (Дальше)

Question1

Баллов: 1

Свободно распространяемые системы типа SNNS, представляющие собой нейросетевой конструктор, позволяют:

Выберите один ответ.

1. обучать ее различными способами
2. адавать топологию конструируемой нейросети
3. выполнять необходимые вычисления
4. все вышеперечисленное

Question2

Баллов: 1

Уравнение нейрона со смещением имеет вид ( – выходной сигнал, –весовой коэффициент, – входной сигнал, – смещение)

Выберите один ответ.

1.
2.
3.
4.

Question3

Баллов: 1

Сколько слоев имеет радиальная базисная сеть общего вида?

Выберите один ответ.

Question4

Баллов: 1

Что выполняет команда в системе Matlab (net – объект класса Network, представляющий модель искусственной нейронной сети)?

Выберите один ответ.

1. задает весовую матрицу нейросети
2. задает диапазон значений входа нейросети
3. задает линию задержки для входных сигналов

Question5

Баллов: 1

Какое значение будет получено на выходе нейрона с пороговой активационной функцией (порог ? =1.5) с весовым вектором W = (?1.3, 2.1, 0.2) при подаче на вход вектора X = (0.2, 0.1, 3) ?

Выберите один ответ.

0.5
0.25

Question6

Баллов: 1

Чему равно значение функционала ошибки для некоторого входного вектора X в сети обратного распространения, если ее реальный выход
Y = (0.27, 0.43) , а целевой (требуемый) выход D = (0.29, 0.23) ?

Выберите один ответ.

1. 0.11
2. 0.22
3. 0.0202
4. 0.022

Question7

Баллов: 1

В чем заключается отличие радиальной базисной сети типа GRNN (Generalized Regression Neural Network) от радиальной базисной сети общего вида ?

Выберите один ответ.

1. структурой первого слоя, который содержит блок dotprod
2. отличий нет
3. структурой второго слоя, который содержит блок normprod

Question8

Баллов: 1

Сетью без обратных связей называется сеть

Выберите один ответ.

1. У которой есть синаптически связи
2. Сеть в которой обязательно должно быть четное количество слоев
3. У которой нет синаптических связей. Идущих от выхода некоторого нейрона к входам этого же нейрона или нейрона из предыдущего слоя

Question9

Баллов: 1

«Обучение без учителя» характеризуется отсутствием

Выберите один ответ.

1. Обучающего множества
2. Эксперта, корректирующего процесс обучения
3. Желаемого выхода сети

Question10

Баллов: 1

Какие весовые коэффициенты первыми подвергаются корректировке при обучении двухслойной нейронной сети по методу обратного распространения ошибки?

Выберите один ответ.

1. Весовые коэффициенты скрытого слоя
2. Весовые коэффициенты выходного слоя нейронов

Страница: 1 2 3 4 5 (Дальше)

Конец формы

Оставшееся время
Начало формы Конец формы

Вы зашли под именем Чураков Алексей Юрьевич (Выход)

ИнтИнфСети

Интеллектуальные информационные системы

Вы зашли под именем Чураков Алексей Юрьевич (Выход)

Вы здесь

  • STUDY.PGTA.RU
  • / > ИнтИнфСети
  • / > Тесты
  • / > Тест 2
  • / > Попытка 1

Тест 2

Начало формы

Страница: (Предыдущий) 1 2 3 4 5 (Дальше)

Question11

Баллов: 1

Укажите передаточную функцию слоя Кохонена

Выберите один ответ.

1. dist
2. initcon
3. spread
4. sim
5. compet

Question12

Баллов: 1

Точки {(–1,1), (–1,–1), (1,–1), (–4, –1)} принадлежат к классу А, а точки
{(–2,–2), (1, 1), (2, 2), (4,1)} – классу В. Верно ли что один нейрон с двумя входами и пороговой передаточной функцией может правильно классифицировать эти точки?

Ответ:

ВерноНеверно

Question13

Баллов: 1

Какие значения может принимать выход перспетрона?

Выберите один ответ.

1. Все натуральные числа
2. Все целые числа
3. Выход перспетрона может принимать любые значения
4. Только 0 и 1

Question14

Баллов: 1

Как происходит обучение нейронной сети?

Выберите один ответ.

1. эксперты настраивают нейронную сеть
2. сеть запускается на обучающем множестве и не задействованные нейроны выкидываются
3. сеть запускается на обучающем множестве и добавляются или убираются соединения между нейронами.
4. сеть запускается на обучающем множестве, и подстраиваются весовые значения

Question15

Баллов: 1

В чем состоит отличие линейной сети от перспетрона?

Выберите один ответ.

1. Персептрон в отличие от линейной сети состоит из 2-х слоев
2. В отличие от персептрона, линейная сеть – это сеть из S нейронов и R входов, каждый из которых может состоять из нескольких элементов
3. Передаточной функцией каждого нейрона слоя линейной сети является линейная функция purelin
4. Персептроны в отличие от линейных сетей не способны решать линейно отделимые задачи классификации

Question16

Баллов: 1

Какое значение будет получено на выходе нейрона с пороговой активацион-
ной функцией (порог ? = 0.5 ) с весовым вектором W = (?0.3, 3.1, 0.5) при
подаче на вход вектора X = (0.3, 0.1, 0.3) ?

Выберите один ответ.

1. 1
2. 0.25
3. 0
4. 0.5

Question17

Баллов: 1

Какие значения могут принимать весовые коэффициенты в сети обратного
распространения?

Выберите один ответ.

1. Только отрицательные
2. Только положительные
3. Как положительные, так и отрицательные

Question18

Баллов: 1

Какую область значений имеет логистическая функция активации нейрона?

Выберите один ответ.

1. (–1,1)
2. [0,1]
3. (0,1)
4. {0,1}

Question19

Баллов: 1

Выберите функции активации, имеющие неограниченную область значений

Выберите по крайней мере один ответ:

1. purelin
2. hardlim
3. hardlims
4. logsig
5. radbas
6. poslin
7. satlin

Question20

Баллов: 1

При создании нейронной сети используются параметр SPREAD. Можно ли его не указывать? Если да, чему равно его значение по умолчанию?

Выберите один ответ.

1. можно не указывать, его значение по умолчанию равно -1
2. можно не указывать, его значение по умолчанию равно 0
3. всегда необходимо указывать этот параметр
4. можно не указывать, его значение по умолчанию равно 1

Страница: (Предыдущий) 1 2 3 4 5 (Дальше)

Конец формы

Оставшееся время
Начало формы Конец формы

Вы зашли под именем Чураков Алексей Юрьевич (Выход)

ИнтИнфСети

Рандомно подобранные статьи с сайта:

Интеллектуальные транспортные системы (Россия 1)


Похожие статьи:

admin