Интеллектуальные информационные системы. Вы зашли под именем Чураков Алексей Юрьевич (Выход)
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)
Question21
Баллов: 1
Что означает величина OUT?
Выберите один ответ.
| 1. Входной сигнал нейрона | ||
| 2. Значение активационной функции | ||
| 3. Выход суммирующего блока | ||
| 4. Выходной сигнал нейрона |
Question22
Баллов: 1
Для покадрового сжатия черно-белого изображения глубиной 8 бит используется 16-тивходовая однослойная сеть из 16 нейронов типа WTA. Какой объем будет занимать информация о сжатом изображении размером 512512 пикселей?
Ответ:
Question23
Баллов: 1
Какая нейронная сеть создается в системе матлаб с помощью команды
Выберите один ответ.
| 1. двуслойная линейная сеть с 2 нейронами, 1 входом | ||
| 2. однослойная линейная сеть с 1 нейроном, 2 входами | ||
| 3. двуслойная линейная сеть с 2 нейронами, 2 входами | ||
| 4. однослойная линейная сеть с 2 нейронами, 2 входами |
Question24
Баллов: 1
Что является входом искусственного нейрона?
Выберите один ответ.
| 1. значения активационной функции | ||
| 2. единственный сигнал | ||
| 3. множество сигналов | ||
| 4. весовые значения |
Question25
Баллов: 1
Верно ли следующее утверждение: «Функция compet – конкурирующая функция, преобразующая вектор входа слоя нейронов таким образом, чтобы нейрон с самым большим входом имел выход, равный единице, а все другие нейроны имели выходы, равные нулю».
Ответ:
ВерноНеверно
Question26
Баллов: 1
Каким свойством обладает карата Кохонена после обучения?
Выберите один ответ.
| 1. слои карты Кохонена расположены близко друг к другу | ||
| 2. близким выходным векторам соответствуют близко расположенные входные вектора | ||
| 3. близким входным векторам соответствуют близко расположенные выходные вектора | ||
| 4. близким входным векторам соответствуют близко расположенные активные нейроны |
Question27
Баллов: 1
На использовании какой функции основано правило обучения по методу Уидроу-Хоффа, использующееся в линейных сетях?
Выберите один ответ.
| 1. Функции разложения входной величины в ряд Тейлора | ||
| 2. Аппроксимирующей функции | ||
| 3. Функции минимизации погрешности | ||
| 4. Функции наименьших квадратов |
Question28
Баллов: 1
Рекуррентная нейронная сеть – это
Выберите один ответ.
| 1. сеть, имеющая только прямые связи между нейронами | ||
| 2. сеть, имеющая обратные связи между нейронами | ||
| 3. сеть, состоящая лишь из одного слоя |
Question29
Баллов: 1
Какой (какие) из перечисленных ниже нейронов имеет линейную функцию активации?
Выберите по крайней мере один ответ:
| 1. Сигмоидальный нейрон | ||
| 2. Инстар Гроссберга | ||
| 3. Персептрон | ||
| 4. Радиальный нейрон | ||
| 5. Нейрон типа WTA |
Question30
Баллов: 1
Ошибка обучения – это
Выберите один ответ.
| 1. разность между реально выдаваемыми выходными значениями сети и желаемыми (целевыми) значениями | ||
| 2. разность между реально выдаваемыми выходными значениями сети и входным сигналом | ||
| 3. разность между между входным сигналом и полученным на выходе в результате моделирования сети |
Страница: (Предыдущий) 1 2 3 4 5 (Дальше)
Конец формы
|
Вы зашли под именем Чураков Алексей Юрьевич (Выход)
ИнтИнфСети