Главная / Искусственный интеллект и робототехника / Нейрокомпьютерные системы / Тест 12

Нейрокомпьютерные системы - тест 12

Упражнение 1:

Номер 1

Как задана обратная связь в сети RMLP?

Ответ:

(1) выходы нейронов второго (выходного) слоя связаны со входами нейронов скрытого слоя

(2) выходы нейронов скрытого слоя связаны со входами нейронов этого же слоя

Номер 2

В каких случаях рекуррентные нейронные сети  являются удобным инструментом прогнозирования временных рядов?

Ответ:

(1) когда не существует адекватной математической модели изучаемых временных рядов

(2) когда задача прогнозирования временных рядов может быть решена как задача локальной оптимизации

Номер 3

Для чего используется идентифицированная модель объекта?

Ответ:

(1) для управления объектом

(2) для прогнозирования выходных сигналов объекта

Упражнение 2:

Номер 1

Для чего предназначена сеть Эльмана?

Ответ:

(1) для реализации устройств ассоциативной памяти

(2) для моделирования временных рядов

Номер 2

Что понимается под "памятью" экстраполятора?

Ответ:

(1) его весовые коэффициенты

(2) те входные данные предшествующих тактов работы экстраполятора, которые используются для вычислений в данный момент

Номер 3

Как задана обратная связь в сети Эльмана?

Ответ:

(1) выходы нейронов второго (выходного) слоя связаны со входами нейронов скрытого слоя

(2) выходы нейронов скрытого слоя связаны со входами нейронов этого же слоя

Упражнение 3:

Номер 1

Чем сеть RTRN отличается от сети Эльмана?

Ответ:

(1) большим количеством слоев

(2) меньшим количеством слоев

(3) тем, что в сети RTRN не все выходные сигналы нейронов используются в качестве выходных сигналов слоя

Номер 2

Какая величина минимизируется при идентификации динамического объекта нейронной сетью?

Ответ:

(1) разность между выходными сигналами нейронной сети на двух следующих друг за другом тактах

(2) разность между выходным сигналом сети и выходным сигналом динамического объекта

Номер 3

Для чего используется сеть RTRN?

Ответ:

(1) для идентификации динамических объектов

(2) для обработки сигналов в реальном времени

Упражнение 4:

Номер 1

Чему равно значение погрешности, управляющей процессом уточнения параметров нейронной сети RMLP?

Ответ:

(1) разности выходного сигнала сети и выходного сигнала динамического объекта

(2) разности выходных сигналов сети на двух, следующих друг за другом итерациях

Номер 2

Какие данные образуют множество входных сигналов скрытого слоя сети Эльмана?

Ответ:

(1) входные сигналы сети вместе с задержанными выходными сигналами сети

(2) входные сигналы сети вместе с задержанными выходными сигналами скрытого слоя

Номер 3

Какие данные образуют множество входных сигналов скрытого слоя сети RMLP?

Ответ:

(1) входные сигналы сети вместе с задержанными выходными сигналами сети

(2) входные сигналы сети вместе с задержанными выходными сигналами скрытого слоя

Упражнение 5:

Номер 1

Какие методы можно применять для прогноза временных рядов?

Ответ:

(1) статистические

(2) рекуррентные нейронные сети на базе персептрона

(3) методы линейной алгебры

Номер 2

Применим ли алгоритм обратного распространения ошибки к обучению рекуррентных персептронных сетей?

Ответ:

(1) неприменим

(2) применим с учетом зависимости сигналов от их значений в предыдущие моменты времени

(3) применим без изменений

Номер 3

К какой задаче в общем случае сводится задача прогноза данных на нейронной сети?

Ответ:

(1) к задаче воспроизведения вектор-функции многих переменных по данным обучающей выборки

(2) к задаче интерполяции полиномиальной функции многих переменных

Главная / Искусственный интеллект и робототехника / Нейрокомпьютерные системы / Тест 12