Тесты СинергияАртём Хелп
Артём Help онлайнПолучить расчёт
Бесплатно оценим сроки и стоимостьОтправить задание в Telegram
Введение в нейронные сети.dor_БАК_25-089-Б

Введение в нейронные сети.dor_БАК_25-089-Б — вариант 3

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

11 вопросов Вариант 3 Доступ 7 дней
Содержание теста

Вопросы и варианты

Без отметок и подсказок к правильным ответам

Вопрос 1

Метод обучения, основанный на корреляции активности нейронов, — это …

  1. метод обратного распространения ошибки
  2. правило Хебба
  3. алгоритм имитации отжига
  4. больцмановское обучение
Вопрос 2

Алгоритм обучения, использующий градиентный спуск для минимизации ошибки, — …

  1. правило Хебба
  2. больцмановское обучение
  3. генетический алгоритм
  4. обратное распространение
Вопрос 3

Основным недостатком алгоритма обратного распространения можно назвать наличие … минимумов

  1. локальных
  2. локальные
Вопрос 4

Метод стохастической оптимизации, вдохновленный физическим процессом, — имитация (стимуляция) …

  1. отжига
Вопрос 5

Установите соответствие между методом обучения и его характеристикой:

  1. Правило Хебба
  2. Обратное распространение
  3. Больцмановское обучение
  4. Имитация отжига
  5. обучение без учителя
  6. использует градиент ошибки
  7. работает с вероятностями
  8. стохастический метод
Вопрос 6

Расположите шаги коррекции весов в методе обратного распространения в правильной последовательности:

  1. вычисление градиента для выходного слоя
  2. вычисление градиента для скрытого слоя
  3. обновление весов выходного слоя
  4. обновление весов скрытого слоя
Вопрос 7

Говоря о характеристиках алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей, можно утверждать, что … (Укажите 2 варианта ответа)

  1. алгоритм обратного распространения требует дифференцируемой функции активации
  2. правило Хебба эффективно для обучения с учителем
  3. адаптивный шаг обучения ускоряет сходимость
  4. адаптивный шаг обучения обеспечивает одинаковую скорость изменения весов независимо от скорости обучения сети
  5. правило Хебба гарантирует быструю конвергенцию для сложных многоуровневых сетей
Вопрос 8

Метод обучения, использующий принципы естественного отбора, — …

  1. метод обратного распространения
  2. больцмановское обучение
  3. генетический алгоритм
  4. правило Хебба
Вопрос 9

Соотнесите проблему обучения и метод ее решения:

  1. Локальные минимумы
  2. Исчезающие градиенты
  3. Медленная сходимость
  4. Переобучение
  5. имитация отжига
  6. ReLU вместо сигмоиды
  7. адаптивный шаг
  8. регуляризация
Вопрос 10

Тип обучения, использующий вероятностное принятие решений, — … подход

  1. Больцмановский
Вопрос 11

Разрабатывается нейронная сеть для классификации рукописных цифр. Имеется размеченный датасет (60 000 изображений с правильными ответами). Требуется выбрать алгоритм обучения, обеспечивающий высокую точность при разумном времени обучения. Какой алгоритм обучения следует выбрать?

  1. В данном случае следует выбрать метод обратного распространения ошибки с адаптивным шагом обучения.
  2. В данном случае следует выбрать правило обучения Хебба.
  3. В данном случае следует выбрать больцмановское обучение.
  4. В данном случае следует выбрать генетический алгоритм.