Ответы к экзамену: Основы нейронных сетей

Resilient propagation — это метод … распространения

Backpropagation – это метод … распространения

Эффект интегрального насыщения может привести к … сигнала

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

Экспериментальные данные для создания нейронной сети a используются в диапазоне …

Целью системы автоматического управления (САУ) является …

Функция, которая чаще всего используется в качестве функции активации в искусственных нейронных сетях, — это … функция

Функция активации в искусственных нейронных сетях – это …

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

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

Типы задач, которые хорошо подходят для обучения нейронных сетей без учителя, — это …

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

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

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

Сумматор внутри искусственного нейрона …

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

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

Создание сети завершается нажатием кнопки ….

Системы автоматического управления могут использовать игры …

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

Синапсы в контексте искусственной нейронной сети – это …

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

Самая часто используемая в нейронных сетях сигмоида — … функция

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

Процесс настройки сети получил название «… сети»

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

Пропорциональный закон управления …

Пропорциональное управление противодействует …

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

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

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

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

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

После обучения модель тестируется и … на новых данных

Первым этапом при реализации схемы нейронного управления является …

Пакет Neural Networks Toolbox для MATLAB включает в себя … различных функций

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

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

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

Особенность нейронных сетей, которая делает их особенно полезными для управления системами с нелинейной динамикой и адаптацией к изменяющимся условиям окружающей среды, — это …

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

Однослойные нейронные сети могут использоваться для … данных

Однослойная нейронная сеть может использоваться для …

Однослойная нейронная сеть может быть использована в следующих областях …

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

Одной из разновидностей регуляторов является регулятор …

Одной из разновидностей регуляторов является …-интегрально-дифференцирующий регулятор

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

Обучение нейронных сетей с учителем наиболее подходит для …

Обучение нейронных сетей без учителя от обучения с учителем отличает …

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

Нейроноподобные элементы для работы алгоритма должны …

Нейронные сети способны моделировать и … сложные нелинейные функции

Нейронные сети обладают высокой устойчивостью к … и неопределенности в данных

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

На входы искусственной нейронной сети подаются …

Многослойные сети могут быть сопоставлены с оболочкой представления знаний … систем

Многослойные нейронные сети также успешно применяются в обработке … языка

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

Метод обучения нейронных сетей, который особенно полезен для управления роботами, автомобилями и производственными процессами, — это обучение …

Ключевым элементом любой системы автоматического управления является …

Ключевым элементом любой САУ является …

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

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

Каждая связь между нейронами в сети характеризуется …

К упрощениям в информационных технологиях можно отнести …

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

Значение аксона искусственного нейрона определяется функцией …

За пропорциональное управление отвечает …

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

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

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

Для реализации схемы нейронного управления необходимо …

Для разных типов искусственных нейронов используют самые разные функции …

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

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

Для обучения созданной сети, выбирается закладка …

Для … нейронных сетей требуется большое количество данных

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

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

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

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

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?

Вы управляете проектом разработки нейронной сети для распознавания лиц. Какую традиционную схему управления нейросетями вы выберете для этого проекта?

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»?

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

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?

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?

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?

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?

Вы проектируете систему умного дома и хотите использовать нейронные компьютерные сети для управления различными устройствами. Какую схему управления следует выбрать для обеспечения эффективной автоматизации и комфорта жильцов?

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?

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?

Входной слой принимает входные данные и передает их нейронам … слоя

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

Внутри клеточного тела находится … , которое содержит генетическую информацию

Внутренний слой однослойной нейронной сети …

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