Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе

Упражнение 1:

Номер 1

Кем были предложены первые персептроны в 1958 г., имеющие два слоя нейронов?

Ответ:

(1) Марвин Минский

(2) Френк Розенблатт

(3) Сеймур Пейперт

Номер 2

От чего зависит дискриминантная функция?

Ответ:

(1) от параллельной комбинации выходов

(2) от линейной комбинации входов

(3) от параллельной комбинации входов и выходов

Номер 3

Принцип Фишера характерен для…

Ответ:

(1) параметрической статистики

(2) математической статистики

(3) эмпирической статистики

Упражнение 2:

Номер 1

На чем основывается метод back-propagation?

Ответ:

(1) на цепном правиле дифференцирования

(2) на недифференцируемой ступенчатой функции активации

(3) на дифференцируемой сигмоидной функции активации

Номер 2

Для чего используется алгоритм back-propagation?

Ответ:

(1) для пропорциональности гипотезы ее успеху и ее априорной вероятности

(2) для нахождения зависимости числа параметров от числа данных

(3) для нахождения градиента функции ошибки

Номер 3

В каком случае сеть будет обладать максимальной предсказательной способностью?

Ответ:

(1) при минимизации ошибки обобщения

(2) при минимизации ошибки обучения

(3) при минимизации ошибки обращения

Упражнение 3:

Номер 1

Какой вид может принимать аппроксимация функций?

Ответ:

(1) классификация

(2) сжатие

(3) регрессия

Номер 2

Какие функции активации не влияют на классификацию?

Ответ:

(1) политонные

(2) однотонные

(3) монотонные

Номер 3

С помощью какого принципа можно оптимизировать эмпирические ошибки и сложность модели?

Ответ:

(1) принцип максимального правдоподобия

(2) принцип минимальной длины описания

(3) принцип обобщения эмпирических данных

Упражнение 4:

Номер 1

Какое правило обучения называют дельта-правилом?

Ответ:

(1) когда веса уравновешиваются

(2) когда веса уравновешиваются по направлению скорейшего подъема

(3) когда веса уравновешиваются по направлению скорейшего спуска

Номер 2

При оптимизации размеров сети надо учитывать…

Ответ:

(1) значение весов

(2) соотношение между числом весов и числом примеров

(3) соотношение между числом слоев и количеством нейронов в этих слоях

Номер 3

Назовите основные составляющие нейроанализа…

Ответ:

(1) метод предобработки сигналов

(2) метод адаптивной оптимизации сигналов

(3) метод формирования относительно малоразмерного пространства

Упражнение 5:

Номер 1

Что такое дискриминантная функция?

Ответ:

(1) индикатор принадлежности входного вектора к одному из заданных классов

(2) индикатор непрерывности выходных значений

(3) индикатор набора выходных векторов ко всем заданным классам

Номер 2

Кем была доказана теорема Байеса?

Ответ:

(1) Байесом

(2) Лапласом

(3) Бернулли

Номер 3

Минимизировать общую длину описания данных можно с помощью…

Ответ:

(1) модели

(2) описания данных

(3) описания самой модели

Упражнение 6:

Номер 1

Каким образом вычисляются входы каждого слоя при методе обратного распространения ошибки?

Ответ:

(1) во время обратного распространения ошибки от последнего слоя к первому

(2) от первого слоя к последнему во время прямого распространения сигнала

(3) от первого слоя к последнему во время обратного распространения ошибки

Номер 2

В каком алгоритме обучения каждый вес имеет свой адаптивно настраиваемый темп обучения?

Ответ:

(1) метод наискорейшего спуска

(2) метод введения момента

(3) метод RPROP

Номер 3

С помощью какого множества выбирается оптимальная сложность модели?

Ответ:

(1) обучающее

(2) валидационное

(3) тестовое

Упражнение 7:

Номер 1

В чем заключается принцип максимального правдоподобия?

Ответ:

(1) качественная зависимость априорной и эмпирических составляющих

(2) каждая гипотеза объясняет данные с большей или меньшей степенью вероятности

(3) при стремлении количества данных к бесконечности, последним числом можно пренебречь

Номер 2

В чем заключается метод обратного распространения ошибки?

Ответ:

(1) итерационная процедура подбора весов

(2) процедура передачи ошибки с выходного слоя к предшествующим слоям в направлении обратном обработке входной информации

(3) процедура передачи данных с входного слоя к последующим слоям

Номер 3

Какое множество не влияет на обучение?

Ответ:

(1) обучающее

(2) валидационное

(3) тестовое

Упражнение 8:

Номер 1

Какие сети используются персептронами?

Ответ:

(1) сети, состоящие из последовательных слоев нейронов

(2) сети, состоящие из параллельных слоев нейронов

(3) сети, состоящие из последовательных и параллельных слоев нейронов

Номер 2

Какой метод обучения использует информацию о градиенте функции ошибки и информацию о вторых производных?

Ответ:

(1) метод наискорейшего спуска

(2) метод сопряженного градиента

(3) метод второго порядка

Номер 3

Какая методика использует конструктивные алгоритмы?

Ответ:

(1) ранняя остановка обучения

(2) прореживание связей

(3) поэтапное наращивание сети

Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе - тест 3