Главная / Искусственный интеллект и робототехника /
Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе / Тест 7
Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе - тест 7
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