Главная / Искусственный интеллект и робототехника /
Нейрокомпьютерные системы / Тест 14
Нейрокомпьютерные системы - тест 14
Упражнение 1:
Номер 1
Какой слой сети АРТ осуществляет запоминание векторов данных?
Ответ:
 (1) слой сравнения 
 (2) слой распознавания 
Номер 2
Благодаря какому свойству слоя распознавания только один нейрон в слое может быть активирован?
Ответ:
 (1) латеральное торможение 
 (2) латеральное возбуждение 
Номер 3
Способна ли сеть АРТ классифицировать зашумленные векторы?
Ответ:
 (1) да 
 (2) нет 
Упражнение 2:
Номер 1
Когда схема сброса считает плохим сходство векторов x и С?
Ответ:
 (1) отношение числа единиц в векторах С и x не превышает порог 
 (2) отношение числа единиц в векторах С и x превышает порог 
Номер 2
Какой сигнал разрешает работу слоя распознавания?
Ответ:
 (1) G1 
 (2) G2 
 (3) G3 
Номер 3
Чему равен порог нейрона в слое сравнения?
Ответ:
 (1) 1 
 (2) 2 
 (3) 3 
Упражнение 3:
Номер 1
В каком случае вектор x проходит на выход слоя сравнения без изменений?
Ответ:
 (1) при G1=0 
 (2) при G1=1 
Номер 2
На каком этапе решения задачи классификации сетью АРТ модуль сброса вычисляет второй критерий сходства?
Ответ:
 (1) инициализация 
 (2) распознавание 
 (3) сравнение 
 (4) поиск 
 (5) обучение 
Номер 3
Какое устройство тормозит нейроны в слое распознавания?
Ответ:
 (1) слой сравнения 
 (2) прм1 
 (3) схема сброса 
Упражнение 4:
Номер 1
В чем заключаются положительные качества сети АРТ?
Ответ:
 (1) сеть АРТ динамически запоминает новые образы без полного переобучения 
 (2) сеть АРТ чувствительна к порядку предъявления образов 
 (3) сеть АРТ не теряет уже запомненные образы при предъявлении новых 
Номер 2
Из какого интервала берется значение порога схемы сброса?
Ответ:
 (1) (0,1) 
 (2) (1,2) 
 (3) (2,3) 
Номер 3
Как влияет значение порога схемы сброса на качество работы слоя распознавания?
Ответ:
 (1) чем меньше порог, тем менее похожие векторы будут отнесены сетью к одному классу 
 (2) чем больше порог, тем менее похожие векторы будут отнесены сетью к одному классу 
Упражнение 5:
Номер 1
Какой тип обучения используется в сетях АРТ?
Ответ:
 (1) с учителем 
 (2) без учителя 
Номер 2
Какого типа нелинейность используется в нейронах слоя сравнения?
Ответ:
 (1) сигмоидальная функция 
 (2) ступенчатая функция 
Номер 3
Какой нейрон в слое распознавания подавляет все остальные?
Ответ:
 (1) нейрон с максимальным выходом 
 (2) нейрон с минимальным выходом