Основы теории нейронных сетей

Упражнение 1:

Номер 1

Когнитрон является:

Ответ:

(1) однослойной нейронной сетью с обратными связями

(2) многослойной нейронной сетью с обратными связями

(3) многослойной нейронной сетью прямого распространения

Номер 2

Областью связанности данного нейрона называется:

Ответ:

(1) множество нейронов предыдущего слоя, от которых возбуждение по синоптическим связям передается на данный нейрон

(2) множество всех нейронов, от которых возбуждение по синоптическим связям передается на данный нейрон

(3) множество нейронов следующего слоя, в которые возбуждение по синоптическим связям передается из данного нейрона

Номер 3

Со всеми ли нейронами предыдущего слоя связан данный нейрон когнитрона?

Ответ:

(1) да

(2) нет

Номер 4

Величиной NET нейрона когнитрона является:

Ответ:

(1) отношение взвешенной суммы его возбуждающих входов к взвешенной сумме тормозящих входов

(2) отношение взвешенной суммы его тормозящих входов к взвешенной сумме возбуждающих входов

(3) взвешенная сумма всех его входов

Номер 5

В каком случае сигнал OUT совпадает с сигналом NET для данного нейрона когнитрона?

Ответ:

(1) если NET≥0

(2) если NET=0

(3) если NET≥δ где δ - заданное пороговое значение

Упражнение 2:

Номер 1

Область связи пресиноптического тормозящего нейрона:

Ответ:

(1) совпадает с областью связи соответствующего ему постсиноптического нейрона

(2) пересекается с областью связи соответствующего ему постсиноптического нейрона

(3) не пересекается с областью связи соответствующего ему постсиноптического нейрона

(4) включает область связи соответствующего ему постсиноптического нейрона

Номер 2

Весовые значения тормозящих нейронов:

Ответ:

(1) обучаются по дельта-правилу

(2) обучаются по алгоритму, аналогичному алгоритму обратного распространения

(3) не обучаются

Номер 3

Выходом тормозящего пресиноптического нейрона является:

Ответ:

(1) значение средней активности возбуждающих пресинаптических нейронов данной области связи

(2) отношение взвешенной суммы его тормозящих входов к взвешенной сумме возбуждающих входов

(3) взвешенная сумма всех его входов

Номер 4

Весовые значения тормозящих нейронов из области связи задаются так, чтобы:

Ответ:

(1) их сумма была равна единице

(2) обеспечить выигрыш только одного нейрона

(3) их сумма не превышала суммы возбуждающих весов из этой же области связи

Номер 5

Принцип "элитного обучения" когнитрона заключается в том, что:

Ответ:

(1) обучается только наиболее сильно возбужденный нейрон из данной области связанности

(2) обучаются нейроны только одной области связи

(3) чем более возбужден нейрон, тем более активно на него действует процесс обучения

Упражнение 3:

Номер 1

Предусмотрена ли в алгоритме обучения когнитрона процедура сбрасывания сильно больших весовых значений?

Ответ:

(1) да

(2) нет

Номер 2

Если тормозящий вход данного нейрона слишком мал, то выходной сигнал OUT будет вычисляться по формуле:

Ответ:

(1)

где E - взвешенная сумма его возбуждающих входов и I - взвешенная сумма его тормозящих входов

(2) OUT=E-I, где E- взвешенная сумма его возбуждающих входов и I - взвешенная сумма его тормозящих входов

(3)

, где E- взвешенная сумма его возбуждающих входов и I - взвешенная сумма его тормозящих входов

Номер 3

Если возбуждающие и тормозящие входы данного нейрона достаточно велики, то его выходной сигнал OUT будет вычисляться по формуле:

Ответ:

(1)

где E - взвешенная сумма его возбуждающих входов и I - взвешенная сумма его тормозящих входов

(2) OUT=E-I, где E- взвешенная сумма его возбуждающих входов и I - взвешенная сумма его тормозящих входов

(3)

, где E- взвешенная сумма его возбуждающих входов и I - взвешенная сумма его тормозящих входов

Номер 4

При обучении когнитрона обучаются:

Ответ:

(1) все нейроны

(2) только один нейрон в каждом слое

(3) только один нейрон в каждой области конкуренции

Номер 5

Обучение тормозящего входа возбуждающего нейрона

Ответ:

(1) не производится

(2) не отличается от обучения возбуждающего входа

(3) отличается от обучения возбуждающего входа

Упражнение 4:

Номер 1

Стратегия обучения когнитрона заключается в том, что:

Ответ:

(1) нейроны с большей реакцией заставляют возбуждающие синапсы увеличиваться сильней, чем тормозящие

(2) нейроны с меньшей реакцией заставляют возбуждающие синапсы увеличиваться слабее, чем тормозящие

Номер 2

Приращение веса возбуждающего входа данного постсиноптического нейрона зависит от:

Ответ:

(1) выходного сигнала возбуждающего пресиноптического нейрона и его возбуждающего веса

(2) выходного сигнала тормозящего пресиноптического нейрона и его возбуждающего веса

(3) выходного сигнала возбуждающего пресиноптического нейрона и его тормозящего веса

Номер 3

Приращение веса тормозящего входа данного постсиноптического нейрона зависит от:

Ответ:

(1) выходного сигнала возбуждающего пресиноптического нейрона и его возбуждающего веса

(2) выходного сигнала тормозящего пресиноптического нейрона и его возбуждающего веса

(3) выходного сигнала возбуждающего пресиноптического нейрона и его тормозящего веса

Номер 4

После окончания алгоритма обучения информация о "шаблоне" данного класса образов хранится:

Ответ:

(1) в весовых значениях некоторого возбуждающего нейрона

(2) в весовых значениях некоторого тормозящего нейрона

(3) в весовых значениях некоторой области конкуренции

Номер 5

При предъявлении на вход обученного когнитрона некоторого вектора

Ответ:

(1) должен возбудиться только один нейрон последнего слоя

(2) должны возбудиться нейроны только одной области конкуренции в выходном слое

Упражнение 5:

Номер 1

Латеральное торможение данный нейрон получает:

Ответ:

(1) от всех нейронов его слоя

(2) от всех нейронов его области конкуренции

(3) от всех нейронов его области связи

Номер 2

В чем заключается главный недостаток процедуры латерального торможения?

Ответ:

(1) в необходимости большого количества вычислительных итераций

(2) в локализации памяти когнитрона

(3) в неспособности когнитрона к самовосстановлению

Номер 3

Если области связи нейронов имеют постоянный размер во всех слоях, то:

Ответ:

(1) может потребоваться большое количество слоев для перекрытия всего входного поля

(2) области связи могут настолько сильно друг друга перекрывать, что многие нейроны выходного слоя будут иметь одинаковую реакцию

(3) могут возникнуть "дыры" в перекрытии областями связи, что может привести к "неопознанным" образам

Номер 4

Каким образом можно уменьшить количество слоев когнитрона, не причинив ущерба его вычислительным свойствам?

Ответ:

(1) путем расширения областей связи в последующих слоях

(2) путем перехода от одномерных слоев к двухмерным слоям

(3) путем введения вероятностных синоптических связей

Номер 5

Если к обучающему множеству добавить новые вектора, вызовет ли это необходимость переучивать когнитрон заново или нет?

Ответ:

(1) да

(2) нет

Основы теории нейронных сетей - тест 13