Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе

Упражнение 1:

Номер 1

К нейросетевому анализу относится…

Ответ:

(1) нормировка данных

(2) отбор оптимальных сетей

(3) предобработка данных

Номер 2

Какая схема кодирования влияет на процесс обучения?

Ответ:

(1) схема входов переменных

(2) схема выхода переменных

(3) схема замещения переменных

Номер 3

Какой метод позволяет не отбрасывать конкретные входы, а учитывать лишь наиболее значимые комбинации их значений?

Ответ:

(1) метод линейных главных компонент

(2) метод нелинейных главных компонент

(3) метод главных компонент

Упражнение 2:

Номер 1

Понизить размерность входов можно с помощью…

Ответ:

(1) метода главных компонентов

(2) нейросетей

(3) метода квантования

Номер 2

С чем работают Нейросетевые алгоритмы?

Ответ:

(1) только со знаками

(2) только с числами

(3) с любой символьной информацией

Номер 3

На какие значения нужно ориентироваться при нормировке данных?

Ответ:

(1) экстремальные значения

(2) типичные значения

(3) дисперсия значения

Упражнение 3:

Номер 1

Какую матрицу диагонализирует линейное преобразование?

Ответ:

(1) матрица размерности

(2) матрица ковариации

(3) матрица весов

Номер 2

Линейная модель значимости входов предполагает…

Ответ:

(1) линейную зависимость входов от выходов

(2) линейную зависимость выходов от входов

(3) линейную зависимость предсказуемости выходов

Номер 3

На каком этапе можно использовать максимизацию энтропии входов и выходов?

Ответ:

(1) на этапе предобработки данных

(2) на этапе нейросетевой обработки

(3) на этапе кодирования нечисловых переменных

Упражнение 4:

Номер 1

Какие переменные будут использоваться в качестве эталонов для выходных нейронов при нормировке данных?

Ответ:

(1) входные

(2) выходные

(3) и те, и другие

Номер 2

От чего зависит результат обучения нейросетей?

Ответ:

(1) от размеров сети

(2) от измерения сети

(3) от начальной конфигурации

Номер 3

Какие типы нечисловых переменных существуют…

Ответ:

(1) номинальные

(2) ординальные

(3) категориальные

Упражнение 5:

Номер 1

Какая нормировка неспособна отнормировать основную массу данных и одновременно ограничить диапазон значений этих данных?

Ответ:

(1) нелинейная нормировка

(2) линейная нормировка

(3) совместная нормировка

Номер 2

Обучение весов нижнего слоя сети определяется…

Ответ:

(1) значениями верхнего слоя

(2) значениями выхода

(3) значениями входа

Номер 3

Какие типы нечисловых переменных можно ранжировать?

Ответ:

(1) ординальные

(2) номинальные

(3) категориальные

Упражнение 6:

Номер 1

Если два входа статистически не независимы, то их совместная энтропия…

Ответ:

(1) меньше суммы индивидуальных энтропий

(2) больше суммы индивидуальных энтропий

(3) равна сумме индивидуальных энтропий

Номер 2

Предсказательную способность сети снижает…

Ответ:

(1) увеличение числа выходов

(2) уменьшение числа входов

(3) увеличение числа весов

Номер 3

Какое преобразование называется "выбеливанием" входов?

Ответ:

(1) линейное

(2) совместное

(3) нелинейное

Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе - тест 7