информатика (знятие5)
.docx
#1
Что является структурной основой нейронной сети?
%!100%формальный нейрон
%0%формальный перцептрон
%0%ионизированный атом
%0%структурированный нейрон
%0%структурированный атом
#1
Что из нижеприведенного является дендритом?
%!100%структура ввода информации
%0%нет правильного ответа
%0%однонаправленные входные связи
%0%исходная связь нейрона
%0%все перечисленное верно
#1
Что из нижеприведенного является синапсом?
%0%структура ввода информации
%0%нет правильного ответа
%!100%однонаправленные входные связи
%0%исходная связь нейрона
%0%все перечисленное верно
#1
Что из нижеприведенного является аксоном?
%0%структура ввода информации
%0%нет правильного ответа
%0%однонаправленные входные связи
%!100%исходная связь нейрона
%0%все перечисленное верно
#1
Чем являются входы "x"
%!100%дендритами
%0%аксонами
%0%синапсом
%0%ядром
%0%нет правильного ответа
#1
Чем являются связи "w"
%0%дендритами
%0%аксонами
%!100%синапсом
%0%ядром
%0%нет правильного ответа
#1
Чем являются связь "S-Y"
%0%дендритами
%!100%аксонами
%0%синапсом
%0%ядром
%0%нет правильного ответа
#1
Укажите принцип классификации следующих типов нейронных сетей:
1. сети, которые анализируют двоичную информацию;
2. сети, которые оперируют с вещественными числами
%!100%по типу вводимой информации
%0%по характеру распространения информации
%0%по способу превращения входной информации
%0%по методу обучения
%0%нет правильного варианта ответа
#1
Укажите принцип классификации следующих типов нейронных сетей:
1. сети, которые необходимо научить перед их применением;
2.сети, которые не нуждаются в предыдущем обучении, способны самообучаться в процессе работы.
%0%по типу вводимой информации
%0%по характеру распространения информации
%0%по способу превращения входной информации
%!100%по методу обучения
%0%нет правильного варианта ответа
#1
Укажите принцип классификации следующих типов нейронных сетей:
1.однонаправленные;
2.рекуррентные сети.
%0%по типу вводимой информации
%!100%по характеру распространения информации
%0%по способу превращения входной информации
%0%по методу обучения
%0%нет правильного варианта ответа
#1
Укажите принцип классификации следующих типов нейронных сетей:
1. автоассоциативные;
2.гетероасоциативные
%0%по типу вводимой информации
%0%по характеру распространения информации
%!100%по способу превращения входной информации
%0%по методу обучения
%0%нет правильного варианта ответа
#1
Чем характеризуется многослойные нейронные сети прямого распространения (Multilayer Perceptron MLP)
%!100%используются для решения прикладных задач
%0%учится оценивать функцию плотности вероятности, ее выходной сигнал рассматривается как ожидаемое значение характеристики модели в данной точке простра
%0%предназначена для решения задач регрессии
%0%рассчитаны на неуправляемую учебу
%0%нет правильного отчета
#1
Чем характеризуется вероятностная сеть (Probabilistic Neural Network – PNN)
%0%используются для решения прикладных задач
%!100%учится оценивать функцию плотности вероятности, ее выходной сигнал рассматривается как ожидаемое значение характеристики модели в данной точке простра
%0%предназначена для решения задач регрессии
%0%рассчитаны на неуправляемую учебу
%0%нет правильного отчета
#1
Чем характеризуется обобщенно регрессионная нейронная сеть (Generalized Regression Neural Network - GRNN)
%0%используются для решения прикладных задач
%0%учится оценивать функцию плотности вероятности, ее выходной сигнал рассматривается как ожидаемое значение характеристики модели в данной точке простра
%!100%предназначена для решения задач регрессии
%0%рассчитаны на неуправляемую учебу
%0%нет правильного отчета
#1
Чем характеризуется сети Кохонена
%0%используются для решения прикладных задач
%0%учится оценивать функцию плотности вероятности, ее выходной сигнал рассматривается как ожидаемое значение характеристики модели в данной точке простра
%0%предназначена для решения задач регрессии
%!100%рассчитаны на неуправляемую учебу
%0%нет правильного отчета
#1
Чем характеризуется линейная сеть
%0%используются для решения прикладных задач
%0%учится оценивать функцию плотности вероятности, ее выходной сигнал рассматривается как ожидаемое значение характеристики модели в данной точке простра
%0%предназначена для решения задач регрессии
%0%рассчитаны на неуправляемую учебу
%!100%нет правильного отчета
#1
Укажите этапы построения нейронной сети
%0%все указанное верно
%33%выбор начальной конфигурации сети
%33%отбор данных
%34%учеба сети
%0%структуризация данных и создание тезауруса
#1
Чем обычно обозначается логическая операция "возражения"?
%!100%частица "не"
%0%союз "и"
%0%союз "или"
%0%обозначается «однонаправленной стрелкой»
%0%обозначается «двунаправленой стрелкой»
#1
Чем обычно обозначается логическая операция "коньюнкция"?
%0%частица "не"
%!100%союз "и"
%0%союз "или"
%0%обозначается «однонаправленной стрелкой»
%0%обозначается «двунаправленой стрелкой»
#1
Чем обычно обозначается логическая операция "дизъюнкция"?
%0%частица "не"
%0%союз "и"
%!100%союз "или"
%0%обозначается «однонаправленной стрелкой»
%0%обозначается «двунаправленой стрелкой
#1
Чем обычно обозначается логическая операция "импликация"?
%0%частица "не"
%0%союз "и"
%0%союз "или"
%!100%обозначается «однонаправленной стрелкой»
%0%обозначается «двунаправленой стрелкой»
#1
Чем обычно обозначается логическая операция "эквивалентность"?
%0%частица "не"
%0%союз "и"
%0%союз "или"
%0%обозначается «однонаправленной стрелкой»
%!100%обозначается «двунаправленой стрелкой»