игра брюс 2048
Главная / Искусственный интеллект и робототехника / Нейрокомпьютерные системы / Тест 4

Нейрокомпьютерные системы - тест 4

Упражнение 1:
Номер 1 
Как формулируется решающее правило, основанное на формуле Байеса?

Ответ:

 (1) объект x принадлежит классу Ci с минимальным значением апостериорной вероятности P(Ci|x) 

 (2) объект x принадлежит классу Ci с максимальным значением апостериорной вероятности P(Ci|x) 

Номер 2 
Какой функцией описывается оптимальная разделяющая поверхность при нормальном распределении объектов двух классов?

Ответ:

 (1) линейной (первого порядка) 

 (2) квадратичной (второго порядка) 

 (3) кубической (третьего порядка) 

Номер 3 
Какое устройство реализует оптимальную разделяющую поверхность при нормальном распределении объектов двух классов?

Ответ:

 (1) персептрон 

 (2) паде-нейрон в комбинации с пороговым нелинейным элементом 

 (3) квадратичный адаптивный сумматор в комбинации с пороговым нелинейным элементом 

Упражнение 2:
Номер 1 
Сколько разделяющих гиперплоскостей необходимо для реализации функции ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ на нейронной сети?

Ответ:

 (1) одна 

 (2) две 

 (3) три 

Номер 2 
Сколько слоев должна содержать нейронная сеть для выделения невыпуклой области?

Ответ:

 (1) один 

 (2) два 

 (3) три 

Номер 3 
Каким уравнением описывается гиперплоскость, реализующая функцию И?

Ответ:

 (1) x1 + x2 = 0,5 

 (2) x1 + x2 = 1,5 

Упражнение 3:
Номер 1 
Сколько слоев должна содержать нейронная сеть для выделения выпуклой области?

Ответ:

 (1) один 

 (2) два 

 (3) три 

Номер 2 
Что реализуют нейроны первого слоя многослойной нейронной сети при решении задачи нелинейного разделения двух классов?

Ответ:

 (1) гиперплоскости 

 (2) многогранники 

Номер 3 
Может ли персептрон реализовать функцию ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ?

Ответ:

 (1) да 

 (2) нет 

Упражнение 4:
Номер 1 
Что является формализацией влияния возбуждения в одних областях мозга на возбуждение в других?

Ответ:

 (1) введение коэффициента, пропорционального сигналу одного нейрона, в величину веса сигнала другого нейрона 

 (2) введение обратных связей в структуру нейронной сети 

Номер 2 
В каком слое следует увеличить число нейронов, чтобы повысить точность аппроксимации выпуклых областей?

Ответ:

 (1) в первом 

 (2) во втором 

 (3) в третьем 

Номер 3 
Чему должно быть равно значение t в уравнении x1 + x2 + x3= t, чтобы соответствующий нейрон реализовал функцию И?

Ответ:

 (1) любому числу из интервала (0,1) 

 (2) любому числу из интервала (1,2) 

 (3) любому числу из интервала (2,3) 

Упражнение 5:
Номер 1 
Каким уравнением описывается гиперплоскость, реализующая функцию ИЛИ?

Ответ:

 (1) x1 + x2 = 0,5 

 (2) x1 + x2 = 1,5 

Номер 2 
В каком слое следует увеличить число нейронов, чтобы увеличить число выпуклых областей, реализуемых сетью?

Ответ:

 (1) в первом 

 (2) во втором 

 (3) в третьем 

Номер 3 
Чему должно быть равно значение t  в уравнении x1 + x2 + x3= t, чтобы соответствующий нейрон реализовал функцию ИЛИ?

Ответ:

 (1) любому числу из интервала (0,1) 

 (2) любому числу из интервала (1,2) 

 (3) любому числу из интервала (2,3) 



Главная / Искусственный интеллект и робототехника / Нейрокомпьютерные системы / Тест 4