| 1 |
На входы искусственной нейронной сети подаются … |
| 2 |
В искусственной нейронной сети на вес связи умножается … |
| 3 |
Нейрон смотрит на … сумму и если она получается больше его порога, то нейрон выдает выходной сигнал, равный 1 |
| 4 |
Сопоставьте этапы обработки информации в искусственном нейроне с их функциями: |
| 5 |
Однослойная нейронная сеть для распознавания образов и шаблонов может использоваться в … |
| 6 |
Способность однослойных нейронных сетей моделировать сложные нелинейные зависимости между входными и выходными данными – это … |
| 7 |
Каждый нейрон в выходном слое принимает на вход значения от нейронов предыдущего слоя и вычисляет свое значение с помощью функции … |
| 8 |
Многослойные нейронные сети также успешно применяются в обработке … языка |
| 9 |
Упорядочьте типы нейронных сетей по возрастанию сложности (от меньшего к большему): |
| 10 |
Сопоставьте функцию активации с ее описанием: |
| 11 |
Сопоставьте шаг обучения нейронной сети с его последовательностью выполнения: |
| 12 |
Обучение нейронных сетей с учителем наиболее подходит для … |
| 13 |
Resilient propagation — это метод … распространения |
| 14 |
Упорядочьте этапы процедуры обучения методом обратного распространения ошибки (backpropagation) в порядке их выполнения: |
| 15 |
Особенность нейронных сетей, которая позволяет им обрабатывать данные с ошибками и адаптироваться к изменениям в окружающей среде, делая их надежными инструментами для автоматического управления, — это … |
| 16 |
Сверточные нейронные сети (CNN) оптимизированы для работы с визуальными и … данными |
| 17 |
Класс алгоритмов машинного обучения, который имитирует работу человеческого мозга для выполнения сложных задач – это … нейронные сети |
| 18 |
Для … нейронных сетей требуется большое количество данных |
| 19 |
Упорядочьте типы нейронных сетей по их применению в автоматическом управлении от наименее к наиболее распространенному: |
| 20 |
За пропорциональное управление отвечает … |
| 21 |
Метод управления, который позволяет автоматически настраивать параметры ПИД регулятора в реальном времени – это … управление ПИД регуляторов |
| 22 |
Сопоставьте циклы разработки нейросети в спиральной модели управления с их описаниями: |
| 23 |
Тип нейронной сети, который использует MATLAB для создания обобщенно-регрессионной НС (GRNN), — это … |
| 24 |
Нейроноподобные элементы для работы алгоритма должны … |
| 25 |
Диапазон входов определяется (в окне Create New Network) с помощью опции … (укажите сочетание из трех слов) |
| 26 |
Этап, который описывает оптимизацию параметров и архитектуры при реализации схемы нейронного управления, — это … |
| 27 |
После обучения модель тестируется и … на новых данных |
| 28 |
Если модель не дает желаемые результаты, требуется … ее параметры или архитектуру, чтобы улучшить ее работу |
| 29 |
Упорядочьте этапы в обработке данных при использовании нейронных сетей в хронологическом порядке: |
| 30 |
Сопоставьте типы слоев нейронных сетей с их функциями: |
Отзывы
Отзывов пока нет.