Основы теории нейронных сетей

Упражнение 1:

Номер 1

Персептроном Розенблатта называется:

Ответ:

(1) однослойная нейронная сеть с бинарным входом

(2) однонейронная сеть

(3) многослойная сеть прямого распространения

Номер 2

Сколько слоев имеет персептрон Розенблатта?

Ответ:

(1) один

(2) два

(3) три

(4) любое конечное число

Номер 3

Выходом персептрона являются:

Ответ:

(1) значения отрезка [0;1]

(2) значения отрезка [-1;1]

(3) вся числовая ось (-∞;+∞)

Номер 4

Входом персептрона являются:

Ответ:

(1) значения 0 и 1

(2) вся действительная ось (-∞;+∞)

(3) вектор, состоящий из нулей и единиц

(4) вектор, состоящий из действительных чисел

Номер 5

Какая активационная функция используется в персептроне?

Ответ:

(1) пороговая

(2) гиперболического тангенса

(3) сигмоидальная

Упражнение 2:

Номер 1

Способность персептрона решать определенную задачу называется:

Ответ:

(1) способностью к обучению

(2) представимостью

(3) линейной разделимостью

Номер 2

Персептронной  представимостью называется:

Ответ:

(1) способность персептрона моделировать определенную функцию

(2) способность персептрона к обучению

(3) разделение гиперпространства решений гиперплоскостью

Номер 3

Представима ли персептроном любая интуитивно вычислимая задача?

Ответ:

(1) да

(2) нет

Номер 4

Какая из следующих функций непредставима персептроном?

Ответ:

(1) исключающее или

(2) исключающее нет

Номер 5

Однонейронный персептрон с двумя входами:

Ответ:

(1) разделяет плоскость XOY на две полуплоскости

(2) разделяет трехмерное пространство XOY на два полупространства

(3) выделяет замкнутую область

Упражнение 3:

Номер 1

Функция называется линейно неразделимой, если:

Ответ:

(1) не существует разделения плоскости на две полуплоскости, реализующие эту функцию

(2) не существует нейронной сети, реализующей данную функцию

(3) данная функция является функцией исключающего "или"

Номер 2

Персептрон Розенблатта решает задачи:

Ответ:

(1) в которых множество входов может быть разделено геометрически

(2) классификации входных данных

(3) разделяющие множество входов на два непересекающихся класса

(4) распознавания объектов

Номер 3

В однонейронном персептроне длина входного вектора характеризует:

Ответ:

(1) размерность разделяемого пространства

(2) размерность разделяющей поверхности

(3) количество подпространств, определяющих классификацию объектов

(4) количество разделяющих плоскостей

Номер 4

Однонейронным персептроном  размерность разделяемого пространства определяется

Ответ:

(1) длиной входного вектора

(2) весовыми значениями

(3) пороговым значением активационной функции

(4) контекстом конкретной задачи

Номер 5

Сколько булевых функций от двух переменных можно представить персептроном?

Ответ:

(1) одну

(2) две

(3) десять

(4) четырнадцать

(5) шестнадцать

Упражнение 4:

Номер 1

В однонейронном персептроне размерность разделяющей гиперплоскости определяется:

Ответ:

(1) количеством входных значений

(2) количеством выходных значений

(3) весовыми значениями

Номер 2

Сколько слоев должна иметь нейронная сеть, умеющая выделять квадрат?

Ответ:

(1) один

(2) два

(3) три

(4) четыре

Номер 3

Выпуклой  областью называется:

Ответ:

(1) область, которую можно заключить в круг

(2) область, которую нельзя заключить в круг

(3) область, у которой две ее любые точки можно соединить отрезком, полностью принадлежащим этой области

(4) область, внутренние углы которой меньше 180°

Номер 4

Сколько слоев должна иметь нейронная сеть, умеющая выделять выпуклые области?

Ответ:

(1) 1

(2) 2

(3) 3

(4) 4

Номер 5

Сколько слоев должна иметь нейронная сеть, умеющая выделять невыпуклые области?

Ответ:

(1) один

(2) два

(3) три

(4) четыре

Упражнение 5:

Номер 1

Может ли персептрон Розенблатта выделять ограниченную область в пространстве решений?

Ответ:

(1) да

(2) нет

(3) в зависимости от задачи

Номер 2

Можно ли построить двухслойную нейронную сеть, выделяющую неограниченную область?

Ответ:

(1) да

(2) нет

(3) в зависимости от задачи

Номер 3

Сколько нейронов должен иметь первый слой нейронной сети, умеющей выделять шестиугольник?

Ответ:

(1) 1

(2) 2

(3) 3

(4) 4

(5) 5

(6) 6

Номер 4

Где в нейронной сети хранится информация о классификации образов?

Ответ:

(1) в количестве нейронов

(2) в весовых значениях

(3) в количестве слоев

(4) в самих нейронах

Номер 5

Что такое "неподатливое" множество образов?

Ответ:

(1) множество образов, для классификации которых требуются очень большие вычислительные ресурсы

(2) множество образов, которые нельзя разбить на выпуклые и невыпуклые области

(3) множество образов, которые нельзя классифицировать

Основы теории нейронных сетей - тест 2