Ответы на тесты Синергия: Нейронные сети

Итоговый тест 1

В чем состоит основная цель создания искусственного интеллекта?
Верно ли следующее утверждение: «Нейронная сеть Розенблатта является трехслойной»?
Верно ли следующее утверждение: «Сигмоидная функция обладает свойством усиливать слабые сигналы лучше, чем большие, и предотвращает насыщение от больших сигналов»?
Чем определяются весовые коэффициенты в локальной модели нейрона на его дендритах?
Верно ли следующее утверждение: «Системы искусственного интеллекта полностью функционально эквивалентные естественному интеллекту и не могут быть созданы на базе другой материальной структуры системы поддержки системы и другой системы потенциального искусственного интеллекта»?
Какие основные гипотезы наблюдения за системами естественного интеллекта можно выделить?
Какие основные этапы создания естественного интеллекта можно выделить?
Какие свойства добавляются в модель многослойного персептрона, преобразовывая его в модель Хопфилда?
Верно ли следующее утверждение: «Сигмоидная функция является недифференцируемой на всей оси абсцисс»?
Верно ли следующее утверждение: «Существуют нейронные сети, в которых количество нейронов изменяется в процессе обучения»?
Какие основные задачи выполняет такая отрасль в искусственном интеллекте, как программно-аппаратное обеспечение?
Какой из параметров не входит в формулу целевой функции ошибки нейронной сети?

Итоговый тест 2

Верно ли следующее утверждение, что нейрокибернетическое направление не следует рассматривать как моделирование образного мышления и мышления на подсознательном уровне?
Верно ли следующее утверждение, что функция принадлежности элемента к множеству принимает любые значения в интервале [0…1], а не только 0 или 1 и называется нечёткими множествами?
Верно ли следующее утверждение: «Сигмоидная функция обладает свойством усиливать слабые сигналы лучше, чем большие, и предотвращает насыщение от больших сигналов»?
Дайте определение искусственным нейронным сетям?
К каким задачам можно отнести в общем случае все задачи, решаемые нейронными сетями?
Как в многослойной нейронной сети называются связи между смежными слоями нейронов?
Как называются синаптические связи нейрона с отрицательными весами?
Какая причина не обуславливает корреляцию между локальными нейронами?
Какие достоинства в нейрокибернетическом направлении можно выделить?
Какие элементы не входят в состав однослойного персептрона?
Что влияет на силу импульса биологического нейрона?
Что можно отнести к разделу математики, как основа создания искусственного интеллекта?
Что не входит в состав дисциплины — математика, как основа создания искусственного интеллекта?
Что подается на вход персептрона при его обучении?
Как называется направленный граф, вершины которого соответствуют объектам (понятиям, сущностям) предметной области, а дуги – отношениям (связям) между ними?
Какие основные этапы создания искусственного интеллекта можно выделить?
В чем основная функция биологического нейрона?
Верно ли следующее утверждение: «При обучении с учителем предполагается, что есть внешняя среда, которая предоставляет обучающие примеры на этапе обучения или оценивает правильность функционирования нейронной сети»
Верно ли следующее утверждение: «Существуют нейронные сети, в которых количество нейронов изменяется в процессе обучения»?
Как называется нелинейная функция выхода сумматоранейрона?
Как называются структуры, которые моделируют простые биологические процессы, обычно ассоциируемые с процессами человеческого мозга?
Какие из перечисленных дисциплин не являются основой искусственного интеллекта?
Какое действия при обучении нейронной сети неверно, если ошибка равна нулю?
Какой из вопросов нельзя решить с помощью нейронных сетей?
Кому в 1957 году принадлежит историческое открытие первой искусственной нейронной сети, способной к восприятию и формированию реакции на воспринятый стимул?
При обучении персептрона какие признаки вычисляются первыми?
Простейший персептрон содержит элементы трех типов. Выполните соответствие вида элемента свыполняемой им функцией
Что входит в состав дисциплины — инженерия, как основа создания искусственного интеллекта?

Итоговый тест

Задача прогнозирования уровня продаж относится к задачам на …
Расположите в правильной последовательности этапы работы модели машинного обучения:
Установите соответствие между методом обучения и его описанием:
… оценка – это приближенное значение параметра, представленное одним числом, рассчитанным по выборке
Ошибка второго рода заключается в том, что …
Расположите в правильном порядке этапы проверки статистической гипотезы:
В машинном обучении для регрессии подходит такая из функций потерь, как …
Процесс минимизации функции потерь в машинном обучении называется …
Модель, которая слишком точно подстраивается под обучающую выборку, называется моделью с …
Установите соответствие между элементом линейной модели регрессии и его значением:
Такой алгоритм, как …, решает задачу бинарной классификации
Установите соответствие между метрикой и областью ее применения:
Английская аббревиатура … обозначает метод уменьшения размерности с сохранением максимальной дисперсии данных, или метод главных компонент
Для оценки разбиений в деревьях классификации используют …
При увеличении глубины дерева без ограничений …
Метод AdaBoost минимизирует …
… бустинг – это метод, где на каждом шаге строится модель на антиградиентах функции потерь
Метод target encoding …
Проблема, возникающая при обучении глубоких рекуррентных нейронных сетей (RNN), – …
Установите соответствие между архитектурой нейронной сети и ее описанием:
Параметр eps в алгоритме DBSCAN определяет …
Метод полной связи (complete linkage) в иерархической кластеризации измеряет … расстояние между точками
Установите соответствие между методом кластеризации и его особенностью:
Установите соответствие между методом и его характеристикой:
Расположите в правильном порядке этапы применения метода главных компонент (PCA):
Для сохранения локальной и глобальной структуры данных лучше всего подходит такой метод снижения размерности, как …

Компетентностный тест

Модель классификации писем показывает плохие результаты на новых данных при отличной точности на обучающей выборке.
Какое явление наблюдается и что поможет исправить ситуацию?
Модель классификации плохо работает на малых классах в несбалансированных данных.
Что нужно предпринять в этой ситуации?
Аналитик хочет уменьшить размерность набора данных перед построением модели.
Какой метод ему следует применить?
Разработчик строит случайный лес для задачи классификации.
Что отличает случайный лес от простого бэггинга?
Разработчик анализирует дерево дендрограммы и хочет определить разумное количество кластеров.
Что ему следует сделать?

Нейронные сети- тест Синергия

Бесплатные ответы на тест Синергия Нейронные сети. Если вы по какой то причине не можете самостоятельно сдать этот или любой другой тест, то мы готовы Вам в этом помочь. Оплата после выполнения теста. Так же можете посетить наш магазин готовых ответов на тесты.

Так же выполняем отчёты по практике, курсовые работы, дипломные работы и практикумы

Какой тип нейронной сети лучше всего подходит для обработки изображений?
Полносвязная нейронная сеть
+ Сверточная нейронная сеть (CNN)
Рекуррентная нейронная сеть
Автокодировщик

Что такое функция активации в нейронных сетях?
Параметр, определяющий размер сети
+ Нелинейное преобразование входного сигнала нейрона
Способ соединения слоев между собой
Метод оптимизации весов

Как называется процесс настройки весов нейронной сети?
Кластеризация
+ Обучение с учителем
Нормализация
Аугментация

Какой алгоритм обратного распространения используется для обновления весов?
Метод наименьших квадратов
+ Градиентный спуск
Алгоритм k-ближайших соседей
Метод главных компонент

Что из перечисленного НЕ является типом нейронных сетей?
Долговая краткосрочная память (LSTM)
+ Линейный дискриминантный анализ
Генеративно-состязательная сеть (GAN)
Многослойный перцептрон

Как называется проблема, когда нейронная сеть слишком хорошо запоминает обучающие данные?
Недообучение
+ Переобучение
Регуляризация
Нормализация

Какой метод помогает бороться с переобучением в нейронных сетях?
Увеличение количества слоев
+ Dropout
Уменьшение обучающей выборки
Увеличение скорости обучения

Что измеряет функция потерь в нейронных сетях?
Количество нейронов в сети
+ Разницу между предсказанными и истинными значениями
Скорость обучения модели
Время работы алгоритма

Какой тип нейронной сети используется для обработки последовательностей данных?
Сверточная нейронная сеть
+ Рекуррентная нейронная сеть (RNN)
Полносвязная нейронная сеть
Автокодировщик

Что такое эпоха в обучении нейронной сети?
Количество слоев в сети
+ Полный проход по всем данным обучающей выборки
Время обучения модели
Количество нейронов в слое

Какой параметр влияет на скорость обучения нейронной сети?
Количество тестовых данных
+ Скорость обучения (learning rate)
Размер батча
Количество признаков

Что из перечисленного является архитектурой генеративных моделей?
Сверточная сеть
+ Генеративно-состязательная сеть (GAN)
Многослойный перцептрон
Дерево решений

Как называется метод объединения нескольких моделей для улучшения результатов?
Нормализация
+ Ансамблирование
Регуляризация
Аугментация

Какой тип обучения не требует размеченных данных?
Обучение с учителем
+ Обучение без учителя
Обучение с подкреплением
Трансферное обучение

Что такое батч в контексте нейронных сетей?
Тип нейронной сети
+ Подмножество обучающих данных
Функция активации
Метод оптимизации

Какой алгоритм используется в LSTM для борьбы с проблемой исчезающего градиента?
Обратное распространение ошибки
+ Механизм ворот (gates)
Метод главных компонент
Линейная регрессия

Что из перечисленного НЕ является фреймворком для работы с нейронными сетями?
TensorFlow
PyTorch
+ Apache Spark
Keras

Как называется процесс преобразования категориальных признаков в числовые?
Нормализация
+ One-hot encoding
Стандартизация
Кластеризация

Какой тип нейронной сети используется для задач сегментации изображений?
Полносвязная нейронная сеть
+ U-Net
Автокодировщик
Перцептрон

Что такое трансферное обучение в нейронных сетях?
Обучение с нуля
+ Использование предобученной модели для новой задачи
Обучение без учителя
Метод оптимизации весов

В каком случае можно считать нейронную сеть обученной?
В чем заключается основная цель создания программы «Интеллектуальный агент»?
Выделите основные операции на нечетких отношениях?

Где применяется теория нечетких множеств?
Дайте определение биологическому моделированию искусственного интеллекта?
К каким задачам можно отнести в общем случае все задачи, решаемые нейронными сетями?
Как называются синаптические связи нейрона с отрицательными весами?
Какая группа не относится к объектам предметной области , отображаемой семантической сетью?
Какие задачи способен решать искусственный интеллект?
Какой из параметров не входит в математическую модель нейрона?
Кем впервые было введено понятие нечёткая логика?
Произведите соответствие решаемой задачи с признаком нейронной сети:
Чем определяются весовые коэффициенты в локальной модели нейрона на его дендритах?
Что влияет на силу импульса биологического нейрона?
Что такое «нечеткое высказывание»?
Верно ли следующее утверждение: «Системы искусственного интеллекта полностью функционально эквивалентные естественному интеллекту и не могут быть созданы на базе другой материальной структуры системы поддержки системы и другой системы потенциального искусственного интеллекта»?
Верно ли следующее утверждение: «Сеть Хопфилда неспособна распознавать объекты при неполных и зашумленных исходных данных, однако не может этого сделать, если изображение смещено или повернуто относительно его исходного состояния, представленного в обучающей выборке»?
Если при обучении персептрона соответствующая функция превышает порог, то какое значение примет вторичный признак?
Из чего состоит матрица взаимодействий нейронной сети?

Какие основные гипотезы наблюдения за системами естественного интеллекта можно выделить?
Какие свойства добавляются в модель многослойного персептрона, преобразовывая его в модель Хопфилда?
В каком типе связи имеет место связь нейрона на входе с нейронами нижележащего слоя?
Верно ли следующее утверждение: «Метод коррекции с обратной передачей сигнала ошибки относится к классу алгоритмов обучения с учителем»?
Верно ли следующее утверждение: «Сигмоидная функция является недифференцируемой на всей оси абсцисс»?
Как называется нелинейная функция выхода сумматоранейрона?
Какие важные направления можно выделить в искусственном интеллекте?
Какие основные достоинства в логическом направлении изучения искусственного интеллекта можно выделить?
Когда впервые был сформулирован термин «нейронные сети»?
Что включает в себя ситуация, при которой фактическое состояние системы искусственного интеллекта не совпадает с желаемым, т.е. целевым?
Что из ниже перечисленного не относится к возможностям нейропакетов?

Smart City логистика

SMM-технологии

CRM- системы

CRM-системы- 1

PR и работа со СМИ