Главная / Искусственный интеллект и робототехника / Нейрокомпьютерные системы / Тест 8

Нейрокомпьютерные системы - тест 8

Упражнение 1:

Номер 1

В каком случае новое решение в алгоритме имитации отжига принимается случайным образом?

Ответ:

(1) при уменьшении значения целевой функции

(2) при увеличении значения целевой функции

Номер 2

При каких значениях температуры увеличение значения целевой функции становится невозможным?

Ответ:

(1) при повышении температуры до заданного критического значения

(2) при понижении температуры до нуля

Номер 3

Что происходит с температурой при увеличении числа итераций алгоритма имитации отжига?

Ответ:

(1) температура понижается

(2) температура повышается

(3) температура изменяется случайным образом

Упражнение 2:

Номер 1

Чему пропорционален размер популяции?

Ответ:

(1) количеству оптимизируемых параметров

(2) количеству битов хромосомы

Номер 2

Что такое мутация?

Ответ:

(1) инверсия случайных битов хромосомы

(2) исключение из популяции случайно выбранных хромосом

Номер 3

В чем заключается принцип элитарности?

Ответ:

(1) в мутации наименее приспособленных хромосом

(2) в выборе наиболее приспособленных хромосом

Упражнение 3:

Номер 1

Какой способ генерации новых виртуальных частиц является наиболее консервативным?

Ответ:

(1) при падении скорости обучения ниже критической

(2) при рестартах

(3) при каждом вычислении оценок и градиентов

Номер 2

Какие цели преследует метод виртуальных частиц?

Ответ:

(1) вывод сети из возникающих при обучении локальных минимумов оценки

(2) повышение устойчивости обученной сети

(3) снижение сложности вычислений целевой функции

Номер 3

Какой способ генерации новых виртуальных частиц является наиболее перспективным?

Ответ:

(1) при падении скорости обучения ниже критической

(2) при рестартах

(3) при каждом вычислении оценок и градиентов

Упражнение 4:

Номер 1

Как ускорить имитацию отжига?

Ответ:

(1) уменьшить коэффициент понижения температуры

(2) заменить случайные начальные значения весов тщательно подобранными значениями с использованием предварительной обработки исходных данных

Номер 2

Какая доля хромосом подвергается мутации?

Ответ:

(1) не более 5%

(2) до 50%

(3) все

Номер 3

Как происходит отбор хромосом?

Ответ:

(1) по принципу рулетки

(2) случайным образом

(3) по количеству ненулевых битов

Упражнение 5:

Номер 1

К чему приводит слишком малая популяция хромосом?

Ответ:

(1) к замыканию в неглубоких локальных минимумах

(2) к замедлению поиска глобального минимума

Номер 2

К каким типам возмущений должны быть устойчивы навыки обучения нейрокомпьютера?

Ответ:

(1) к случайным возмущениям входных сигналов

(2) к флуктуациям параметров сети

(3) к изменению типа сети

(4) к разрушению части элементов сети

(5) к обучению новым примерам

Номер 3

Когда завершается генетический процесс?

Ответ:

(1) в момент генерации удовлетворительного решения

(2) при выполнении заданного количества мутаций

(3) при выполнении максимально допустимого количества итераций

Главная / Искусственный интеллект и робототехника / Нейрокомпьютерные системы / Тест 8