Тесты СинергияАртём Хелп
Артём Help онлайнПолучить расчёт
Бесплатно оценим сроки и стоимостьОтправить задание в Telegram
Схемы нейронного управления.dor_ДО_24-042-Б Без ИМ

Схемы нейронного управления.dor_ДО_24-042-Б Без ИМ

Просмотрите все вопросы и варианты бесплатно. Правильные ответы скрыты и открываются только после получения доступа.

11 вопросов Вариант 1 Доступ 7 дней
Содержание теста

Вопросы и варианты

Без отметок и подсказок к правильным ответам

Вопрос 1

Первым этапом при реализации схемы нейронного управления является …

  1. сбор данных
  2. разработка архитектуры
  3. оптимизация и настройка
  4. определение задачи
Вопрос 2

Аксон искусственного нейрона – это …

  1. функция активации
  2. аксон, обеспечивающий связь нейрона с нейронами следующего слоя
  3. вес синапса
  4. ядро нейрона, которое осуществляет обработку входных сигналов
Вопрос 3

Значение аксона искусственного нейрона определяется функцией …

  1. у = f(S)
  2. у = w*x
  3. у = a+b
  4. у = x - w
Вопрос 4

Функция активации в искусственных нейронных сетях – это …

  1. вес синапса
  2. узел, который связывает нейрон с нейронами следующего слоя
  3. уровень влияния входа нейрона
  4. функция, которая определяет выходное значение аксона нейрона
Вопрос 5

Простейшим методом усовершенствования … спуска является введение момента, когда влияние градиента на изменение весов накапливается со временем

  1. градиентного
Вопрос 6

Многослойные сети могут быть сопоставлены с оболочкой представления знаний … систем

  1. экспертных
Вопрос 7

Структурный синтез нейросетевых систем управления базируется на использовании конечного числа типовых … структур

  1. динамических
Вопрос 8

Информация об управляющем сигнале, а также о контролируемых возмущениях поступает на … нейронной сети

  1. вход
Вопрос 9

Определите правильный порядок этапов в обучении нейронной сети:

  1. инициализация весов
  2. прямое распространение
  3. оценка результатов
  4. обратное распространение ошибки
Вопрос 10

Сопоставьте виды нейронных сетей с их описанием:

  1. CNN (Convolutional Neural Network)
  2. RNN (Recurrent Neural Network)
  3. DNN (Deep Neural Network)
  4. применяется для обработки и анализа изображений, включая фильтрацию, классификацию и сегментацию
  5. используется для анализа последовательных данных или данных со связями во времени
  6. общий термин, используемый для нейронных сетей с более чем одним скрытым слоем
Вопрос 11

Вы руководите разработкой системы автопилотирования для беспилотного летательного аппарата (БПЛА) и рассматриваете использование нейронных компьютерных сетей для управления поведением и принятия решений. К Какую схему управления следует выбрать для обеспечения надежной работы автопилота?

  1. Программирование автопилота, используя случайные нейронные сети, чтобы создать неожиданные маневры и поведение, которое трудно предсказать для потенциальных угроз.
  2. Использование глубоких нейронных сетей для анализа данных с датчиков, таких как радары и камеры, с последующим принятием решений о маневрах и безопасности.
  3. Программирование рекуррентных нейронных сетей для создания стабильных и предсказуемых маневров, что способствует безопасной полетной деятельности.