Нейрокомпьютерные системы

Упражнение 1:

Номер 1

Что понимается под редукцией (сокращением) входных сигналов?

Ответ:

(1) масштабирование наименее значимых сигналов

(2) исключение наименее значимых сигналов

(3) замена наименее значимых сигналов функцией остальных

Номер 2

Как вычисляется оценка значимости сигнала (параметра) на всей выборке входных сигналов?

Ответ:

(1) как сумма модулей оценок по отдельным примерам

(2) как минимум модуля оценки по отдельным примерам

(3) как максимум модуля оценки по отдельным примерам

Номер 3

Каковы цели редукции (контрастирования) нейронной сети?

Ответ:

(1) упрощение специализированных устройств

(2) сокращение объема используемой памяти

(3) ускорение обучения

(4) увеличение быстродействия

Упражнение 2:

Номер 1

Как оценивается значимость входных сигналов сети?

Ответ:

(1) по степени влияния изменения сигнала на функцию оценки качества работы сети

(2) по степени влияния изменения сигнала на выходной сигнал сети

(3) по величине весового коэффициента соответствующей связи

Номер 2

Как оценивается значимость параметра, изменяющегося во времени (например, в результате обучения)?

Ответ:

(1) в качестве оценки значимости изменяющегося параметра берется минимум оценки по значениям параметра

(2) в качестве оценки значимости изменяющегося параметра берется максимум оценки по значениям параметра

(3) в качестве оценки значимости изменяющегося параметра берется среднее арифметическое оценок по значениям параметра

Номер 3

Какой показатель должен изменяться минимально при редукции нейронной сети?

Ответ:

(1) значение функции оценки качества работы сети

(2) выходной сигнал сети

(3) скорость обучения сети

Упражнение 3:

Номер 1

Какие варианты редукции существуют?

Ответ:

(1) редукция "снизу вверх"

(2) редукция "сверху вниз"

(3) редукция "слева направо"

(4) редукция "справа налево"

Номер 2

Что собой представляет бинаризация сумматора?

Ответ:

(1) замена действительных значений входных сигналов двоичными значениями

(2) замена действительных значений весовых коэффициентов двоичными значениями

(3) замена сумматора комбинационной схемой на элементах базиса функций И, ИЛИ, НЕ

Номер 3

Какой должна быть проекция вектора F на каждом шаге ортогонализации базиса?

Ответ:

(1) отрицательной

(2) минимальной

(3) максимальной

Упражнение 4:

Номер 1

Какой вариант процедуры отбрасывания наименее значимых параметров является простейшим?

Ответ:

(1) обращение параметра в ноль

(2) замена отбрасываемого параметра на функцию остальных

Номер 2

Какой вариант процедуры отбрасывания наименее значимых параметров является наилучшим?

Ответ:

(1) обращение параметра в ноль

(2) замена отбрасываемого параметра на функцию остальных

Номер 3

К каким функциям применим метод исключения параметров "сверху вниз" с ортогонализацией?

Ответ:

(1) к любым

(2) только к функциям вида F(x,w)= ϕ(Σ_iw_if_i(x))

Упражнение 5:

Номер 1

Какие этапы включает в себя оценивание показателя значимости?

Ответ:

(1) оценивание показателя значимости для одной компоненты вектора (примера)

(2) оценивание показателя значимости для вектора

(3) оценивание показателя значимости для всей выборки векторов

Номер 2

Когда определение значимости через изменение выходного сигнала не имеет альтернатив?

Ответ:

(1) когда рассматриваемая система является лишь подсистемой в некоторой системе

(2) когда рассматриваемая система имеет обратные связи

Номер 3

В чем заключается рекурсивное контрастирование нейронной сети?

Ответ:

(1) в исключении параметров сети – одного за другим

(2) в модификации параметров сети – одного за другим

Нейрокомпьютерные системы - тест 16