Основы теории нейронных сетей

Упражнение 1:

Номер 1

Перед началом процесса обучения сети АРТ все весовые значения, являющиеся входными для слоя распознавания принимают:

Ответ:

(1) небольшие равные значения

(2) единичные значения

(3) случайные, достаточно малые значения

Номер 2

Перед началом процесса обучения сети АРТ все весовые значения, являющиеся выходными для слоя распознавания принимают:

Ответ:

(1) небольшие равные значения

(2) единичные значения

(3) случайные, достаточно малые значения

Номер 3

Если параметр сходства выбрать неоправданно высоким, то:

Ответ:

(1) сеть будет относить к одному классу только слабо отличающиеся образы

(2) сеть будет относить к одному классу образы, сильно отличающиеся друг от друга

(3) неоправданно сильно будет увеличено время обучения

Номер 4

Если параметр сходства выбрать неоправданно низким, то:

Ответ:

(1) сеть будет относить к одному классу только слабо отличающиеся образы

(2) сеть будет относить к одному классу образы, сильно отличающиеся друг от друга

(3) неоправданно сильно будет увеличено время обучения

Номер 5

Фаза распознавания инициализируется:

Ответ:

(1) в момент подачи на вход входного вектора

(2) в момент возбуждения победившего нейрона в слое распознавания

(3) в момент срабатывания слоя сброса

Упражнение 2:

Номер 1

В фазе распознавания свертка вычисляется при помощи скалярного произведения

Ответ:

(1) входного вектора на весовой вектор нейрона в слое распознавания

(2) вектора, выходящего из слоя распознавания на весовой вектор нейрона в слое распознавания

(3) вектора, выходящего из слоя сравнения на весовой вектор нейрона в слое распознавания

Номер 2

Процесс лотерального торможения обеспечивает, что

Ответ:

(1) в слое распознавания возбуждается только тот нейрон, чья свертка является максимальной

(2) система автоматически решает вопрос о прекращении поиска необходимой информации

(3) слой сброса снимает возбуждение с неудачно выбранного нейрона в слое распознавания

Номер 3

В фазе сравнения в слое сравнения возбуждаются те нейроны, которым соответствуют:

Ответ:

(1) одновременно единичные компоненты входного вектора и вектора, являющегося выходом для слоя распознавания

(2) одновременно единичные компоненты входного вектора и вектора, являющегося выходом для приемника 1

(3) наиболее близкие "шаблоны"

Номер 4

В фазе сравнения блок сброса:

Ответ:

(1) сравнивает входной вектор и вектор, являющийся выходом блока сравнения

(2) сравнивает входной вектор и вектор, являющийся выходом блока распознавания

(3) сбрасывает неудачные ассоциации

Номер 5

В фазе сравнения значение приемника 1 устанавливается равным:

Ответ:

(1) единице

(2) нулю

Упражнение 3:

Номер 1

Фаза поиска инициализируется, если:

Ответ:

(1) сходство весов выигравшего нейрона с входным нейроном ниже заданного порога

(2) каждый раз при подаче на вход нового вектора

(3) если система дает ответ, что данный входной вектор не является новой информацией

Номер 2

Фаза поиска считается успешно завершенной, если:

Ответ:

(1) найдется нейрон, в котором запомнен образ, достаточно похожий на входной образ

(2) входному образу будет сопоставлен нейрон, в котором никакой информации еще не было запомнено

(3) весовые значения "победившего" нейрона из слоя распознавания будут подкорректированы согласно данному входному вектору

Номер 3

Фаза поиска считается неуспешно завершенной, если:

Ответ:

(1) найдется нейрон, в котором запомнен образ, достаточно похожий на входной образ

(2) входному образу будет сопоставлен нейрон, в котором никакой информации еще не было запомнено

(3) весовые значения "победившего" нейрона из слоя распознавания будут подкорректированы согласно данному входному вектору

Номер 4

Всегда ли по окончании фазы поиска входному вектору сопоставляется некоторый нейрон из слоя распознавания?

Ответ:

(1) да

(2) нет

(3) в зависимости от задачи

Номер 5

Алгоритм обучения сети АРТ является...

Ответ:

(1) алгоритмом "обучения с учителем"

(2) алгоритмом "обучения без учителя"

Упражнение 4:

Номер 1

Суть алгоритма медленного обучения в том, что:

Ответ:

(1) обучающий входной вектор подается на вход сети на очень короткое время и сеть не успевает полностью на него настроиться

(2) обучающий входной вектор подается на вход сети на достаточно длительное время для того, чтобы сеть успела полностью на него настроиться

(3) при инициализации алгоритма обучения изначально весовые значения берутся достаточно малыми, что увеличивает точность обучения

Номер 2

Суть алгоритма быстрого обучения в том, что:

Ответ:

(1) обучающий входной вектор подается на вход сети на очень короткое время и сеть не успевает полностью на него настроиться

(2) обучающий входной вектор подается на вход сети на достаточно длительное время для того, чтобы сеть успела полностью на него настроиться

(3) при инициализации алгоритма обучения изначально весовые значения берутся достаточно большими, что увеличивает время обучения

Номер 3

Если в процессе обучения некоторый вес был обнулен, то:

Ответ:

(1) он больше никогда не примет ненулевого значения

(2) он обязательно будет подвергнут новому обучению

Номер 4

После окончания  алгоритма обучения в нейроне слоя распознавания запоминается информация,  являющаяся:

Ответ:

(1) "пересечением" всех предъявленных сходных векторов

(2) "объединением" всех предъявленных сходных векторов

(3) средним значением всех предъявленных сходных векторов

Номер 5

В алгоритме обучения сети АРТ процедура самомасштабирования необходима для того, чтобы:

Ответ:

(1) различать входные векторы в том случае, когда один вектор является "поднабором" второго

(2) сбрасывать слишком большие весовые значения

(3) проводить ассоциации между векторами разной размерности

Упражнение 5:

Номер 1

Характеристика "прямого доступа" заключается в том, что:

Ответ:

(1) если на вход обученной сети АРТ подать один из обучающих векторов, то сеть будет активизировать нужный нейрон без инициализации фазы поиска

(2) на фазе распознавания возбуждается только один "выигрышный" нейрон

(3) с каждым новым повтором серии обучающих векторов будет происходить более тонкая настройка весовых значений

Номер 2

Устойчивость процесса поиска заключается в том, что:

Ответ:

(1) на фазе распознавания возбуждается только один "выигрышный" нейрон

(2) поиск всегда заканчивается успешно

(3) обучение не будет вызывать переключений с одного возбужденного нейрона на другой

Номер 4

Если в процессе обучения на вход сети АРТ подавать повторяющиеся последовательности обучающих векторов, то:

Ответ:

(1) будет происходить циклическое изменение весов

(2) через конечное число обучающих серий процесс обучения стабилизируется

(3) с каждым новым повтором серии обучающих векторов будет происходить более тонкая настройка весовых значений

Номер 5

Проблема локализованности памяти АРТ заключается в том, что:

Ответ:

(1) при разрушении нейрона из слоя распознавания вся информация о классе образов, хранящаяся в данном нейроне, теряется

(2) при добавлении к обучающему множеству новых векторов приходится переучивать сеть заново

(3) сеть АРТ способна "запоминать" образы довольно узкого класса

Основы теории нейронных сетей - тест 12