Ответы к зачёту: Основы нейронных сетей

После сбора данных требуется разработать структуру нейронной сети или … нейронного управления

После обучения модель тестируется и … на новых данных

Однослойная нейронная сеть для распознавания образов и шаблонов может использоваться в …

Эффект интегрального насыщения может привести к … сигнала

Если модель не дает желаемые результаты, требуется … ее параметры или архитектуру, чтобы улучшить ее работу

Для реализации схемы нейронного управления необходимо …

Основное преимущество, используемое нейронными сетями в автоматическом управлении, которое делает их надежными инструментами для адаптации к изменяющимся условиям, — это …

В искусственной нейронной сети на вес связи умножается …

Нейроноподобные элементы для работы алгоритма должны …

Каждый нейрон в выходном слое принимает на вход значения от нейронов предыдущего слоя и вычисляет свое значение с помощью функции …

Если в определенной точке производная меняет свой знак с «+» на «−», то это говорит о росте …

Обучение нейронных сетей с учителем наиболее подходит для …

Метод управления, который позволяет автоматически настраивать параметры ПИД регулятора в реальном времени – это … управление ПИД регуляторов

Биологические нейроны могут создавать связи, называемые …

Пропорциональное управление противодействует …

Тип нейронной сети, в которой используется для аппроксимации выбранной функции y = x^2, — это …

Способность однослойных нейронных сетей моделировать сложные нелинейные зависимости между входными и выходными данными – это …

Возможная чувствительность однослойных нейронных сетей к шуму и выбросам в данных обусловлена …

Сверточные нейронные сети (CNN) оптимизированы для работы с визуальными и … данными

Если условие остановки … не исполняется, то происходит возврат к расчету производных

Самая часто используемая в нейронных сетях сигмоида — … функция

Диапазон входов определяется (в окне Create New Network) с помощью опции … (укажите сочетание из трех слов)

Вы участвуете в стажировке по машинному обучению и вам предложили объяснить своим коллегам понятие искусственного нейрона. Какое из объяснений наилучшим образом описывает понятие искусственного нейрона?

Принцип обучения нейронных сетей, который основан на использовании данных без классификации или меток, — это обучение …

К упрощениям в информационных технологиях можно отнести …

Вы являетесь руководителем отдела разработки и вам предстоит управлять проектом по созданию нейронной сети для распознавания образов. Какую традиционную схему управления нейросетями вы выберете?

Для просмотра структурной схемы сети необходимо, выбрав имя сети (networkl), воспользоваться кнопкой …

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

Экспериментальные данные для создания нейронной сети a используются в диапазоне …

Важным аспектом многослойного … является его способность обучаться по данным

Рекуррентные нейронные сети обладают способностью запоминать и использовать информацию из предыдущих временных шагов при обработке … данных

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?

Вы стажируетесь в компании, занимающейся исследованиями в области машинного обучения, и вам поручили создать тест на знание основ нейронных сетей. Какое из следующих определений наилучшим образом описывает понятие «нейронная сеть»?

Класс алгоритмов машинного обучения, который имитирует работу человеческого мозга для выполнения сложных задач – это … нейронные сети

Вы инженер, планирующий разработать систему автопилота для беспилотного грузового космического корабля. Вам предстоит выбрать основной метод управления для обеспечения безопасного и точного перемещения корабля в космическом пространстве. Какая традиционная схема управления наиболее подходит для системы автопилота беспилотного космического корабля?

Вам предстоит объяснить концепцию биологического нейрона и его аналога в искусственных нейронных сетях. Какое из утверждений лучше всего описывает биологический нейрон?

Вы работаете с робототехникой и хотите научить робота двигаться по прямой линии и избегать препятствий без столкновений. Вам надо выбрать подходящий метод для управления роботом. Какой метод управления наиболее подходит для данной ситуации, где робот должен двигаться по прямой линии и избегать препятствий?

Принцип работы многослойных нейронных сетей, который охарактеризован как метод обучения, основанный на минимизации ошибки между выходными значениями и ожидаемыми выходными значениями, — это …

Нейрон смотрит на … сумму и если она получается больше его порога, то нейрон выдает выходной сигнал, равный 1

Тип нейронной сети, который использует MATLAB для создания обобщенно- регрессионной НС (GRNN), — это …

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

Вы работаете над обучением нейронной сети для распознавания изображений. Вы решили использовать метод обратного распространения ошибки для корректировки весов сети во время обучения. Какая фаза процедуры обучения нейронной сети является ответственной за корректировку весов сети на основе градиента функции потерь?

Многослойные нейронные сети также успешно применяются в обработке … языка

Вы руководите проектом по разработке автономных беспилотных автомобилей. Какую схему управления с помощью нейронных компьютерных сетей следует использовать для обеспечения оптимальной производительности и безопасности автомобилей?

Многослойные сети могут быть сопоставлены с оболочкой представления знаний … систем

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

Тип функциональной зависимости, который реализует созданная нейронная сеть a, согласно предоставленным данным, — это …

Для работы алгоритма требуется, чтобы характеристика вход-выход нейроподобных элементов была неубывающей и имела ограниченную …

Принцип обучения нейронных сетей, который подразумевает необходимость наличия эталонных ответов, — это обучение …

… функция активации используется в последнем слое многослойной нейронной сети для решения задачи классификации с множеством классов

Выходной слой принимает выходные значения от нейронов внутреннего слоя и генерирует … выходные данные

Нейронные сети обладают высокой устойчивостью к … и неопределенности в данных

Особенность нейронных сетей, которая позволяет им эффективно моделировать нелинейные системы и управлять ими, — это …

Вы разрабатываете нейронную сеть для предсказания цен на недвижимость. Вам необходимо выбрать метод оптимизации для обучения нейронной сети. У вас есть большой объем данных и важно, чтобы метод был эффективным и быстро сходился. Какой метод оптимизации наиболее подходит для обучения нейронной сети в данной ситуации?

Типы задач, которые хорошо подходят для обучения нейронных сетей с учителем, — это …

… составляющая предназначена для противодействия отклонениям от целевого значения, которые прогнозируются в будущем

Вы инженер, работающий над созданием автопилота для беспилотного летательного аппарата (БПЛА). Вам нужно определить подходящий метод управления для обеспечения безопасных и стабильных полетов. Какой метод управления наиболее подходит для обеспечения стабильности и безопасности полетов в контексте разработки автопилота для БПЛА?

Ваша компания разрабатывает автономные системы управления для беспилотных авиационных аппаратов. Вы ищете программное обеспечение для реализации нейроуправления в системе. Какая из программных систем является наиболее подходящей для этой цели?

Блок Weight … содержит библиотеку блоков, реализующих некоторые функции весов и смещений

Для … нейронных сетей требуется большое количество данных

За пропорциональное управление отвечает …

Пропорциональный закон управления …

… тангенс применяется в качестве функции активации биологами для более реалистичной модели нервной клетки

Этап, который описывает оптимизацию параметров и архитектуры при реализации схемы нейронного управления, — это …

На входы искусственной нейронной сети подаются …

Вы разрабатываете искусственную нейронную сеть для распознавания рукописных цифр. После обучения ваша модель даёт неудовлетворительные результаты при классификации некоторых цифр. Что может быть причиной неточности нейронной сети?

Первым этапом при реализации схемы нейронного управления является …

Значение аксона искусственного нейрона определяется функцией …

Аксон искусственного нейрона – это …

Функция активации в искусственных нейронных сетях – это …

Для обучения созданной сети, выбирается закладка …

Ваша компания разрабатывает автономные системы управления для беспилотных авиационных аппаратов. Вы ищете программное обеспечение для реализации нейроуправления в системе. Какая из программных систем является наиболее подходящей для этой цели?

Процесс настройки сети получил название «… сети»

Создание сети завершается нажатием кнопки …

Одной из разновидностей регуляторов является …-интегрально- дифференцирующий регулятор

… составляющая накапливает ошибку регулирования

Ключевым элементом любой системы автоматического управления является …

Ключевым элементом любой САУ является …

Целью системы автоматического управления (САУ) является …

Системы автоматического … предназначены для автоматического изменения одного или нескольких параметров объекта управления

Одной из разновидностей регуляторов является регулятор …

Системы автоматического управления могут использовать игры …

Вы инженер, работающий над созданием автопилота для беспилотного летательного аппарата (БПЛА). Вам нужно определить подходящий метод управления для обеспечения безопасных и стабильных полетов. Какой метод управления наиболее подходит для обеспечения стабильности и безопасности полетов в контексте разработки автопилота для беспилотного летательного аппарата?

Особенность нейронных сетей, которая позволяет им быстро адаптироваться к изменяющимся условиям и оптимизировать свою работу в реальном времени, — это …

Особенность нейронных сетей, которая позволяет им быстро анализировать большие объемы данных и принимать решения в реальном времени в условиях автоматического управления, — это …

Алгоритмы обучения нейросетей без учителя используют данные без классификации или …

Backpro pagation – это метод … распространения

Обучение с учителем подходит для решения вопросов, в которых известен требуемый …

Обучение без учителя применяют для кластеризации, языковых моделей, обнаружения … , статистических моделей

В финансовой сфере однослойная нейронная сеть может выполнять следующие функции …

Ваша компания хочет разработать систему автоматической классификации электронных писем на спам и не спам. Какой тип нейронной сети вы бы предложили использовать в этой системе, и почему?

Входной слой принимает входные данные и передает их нейронам … слоя

Взвешенная сумма (net) в контексте искусственной нейронной сети – это …

Для разных типов искусственных нейронов используют самые разные функции …

У нейрона есть … - более длинная и одиночная ветвь, которая передает электрические импульсы другим нейронам

Синапсы в контексте искусственной нейронной сети – это …

Каждая связь между нейронами в сети характеризуется …

Внутри клеточного тела находится … , которое содержит генетическую информацию

Принцип обучения нейронных сетей, который подразумевает корректировку весовых коэффициентов на основе эталонных ответов, — это обучение

Двойной щелчок на блоке Transfer Functions приводит к появлению … блоков функций активации