F1: Нейрокомпьютерные системы 3 т

F2: Бозиев О.Л.

F3: 4курс СП, 5 к, ПОВТАС

F4: Тема;;;

V1: 9. Паралич сети, инициализация весов

I: ТЗ № 141

S: Насыщением нейрона называется

+: близость выхода нейрона к предельному значению функции активации

-: близость входа нейрона к предельному значению функции активации

-: близость всех весов к максимально возможному значению

+: близость одного из весов к максимально возможному значению

I: ТЗ № 142

S: Насыщением нейрона не называется

-: близость выхода нейрона к предельному значению функции активации

+: близость входа нейрона к предельному значению функции активации

+: близость всех весов к максимально возможному значению

-: близость одного из весов к максимально возможному значению

I: ТЗ № 143

S: При насыщении нейрона обучение по соответствующему весу

-: ускоряется

+: замедляется

-: завершается

-: останавливается

I: ТЗ № 144

S: При насыщении нейрона обучение по соответствующему весу не может

+: ускорится

-: замедлиться

+: завершиться

+: останавиться

I: ТЗ № 145

S: Параличем сети называется

-: ускоренное обучение

-: окончание обучения

-: прекращение обучения

+: замедление обучения

I: ТЗ № 146

S: Параличем сети не является

+: ускоренное обучение

+: окончание обучения

+: прекращение обучения

-: замедление обучения

I: ТЗ № 147

S: Следующие действия помогают избежать паралича сети

+: уменьшение размера шага

-: увеличение размера шага

+: связать длину шага с модулем градиента

-: связать длину шага с весовыми коэффициентами

I: ТЗ № 148

S: Для того, чтобы избежать паралича сети не требуется

-: уменьшать размер шага

+: увеличивать размер шага

-: связывать длину шага с модулем градиента

+: связывать длину шага с весовыми коэффициентами

I: ТЗ № 149

S: Неправильный выбор коэффициента обучения приводит к

+: неточности обучения

+: медленному обучению

+: параличу сети

-: равномерному обучению

I: ТЗ № 150

S: Правильный выбор коэффициента обучения приводит к

-: отсутствию обучения

-: медленному обучению

-: параличу сети

+: быстрому обучению

I: ТЗ № 151

S: Выбор начальных значений весов, близких к оптимальным … процесс обучения

+: ускоряет

-: завершает

-: отменяет

-: замедляет

I: ТЗ № 152

S: Выбор начальных значений весов, далеких от оптимальных … процесс обучения

-: ускоряет

-: завершает

-: отменяет

+: замедляет

V1: 10. Сети с обратной связью (общие положения)

I: ТЗ № 153

S: Сети с обратной связью передают сигналы

+: с выходного слоя на входной слой

+: с скрытого слоя на входной слой

-: с входного слоя на выходной слой

+: с входного слоя на скрытый слой

I: ТЗ № 154

S: Сети с обратной связью не передают сигналы

-: с выходного слоя на входной слой

-: с скрытого слоя на входной слой

+: с входного слоя на выходной слой

-: с входного слоя на скрытый слой

I: ТЗ № 155

S: Ассоциативная память является системой, определяющей … векторов

-: произведение

-: взаимную независимость

+: взаимную зависимость

-: направление

I: ТЗ № 156

S: Ассоциативная память не предназначена для определения … векторов

+: произведения

+: взаимной независимости

-: взаимной зависимости

+: направления

I: ТЗ № 157

S: Автоассоциативная память определяет взаимозависимость компонент

+: одного вектора

-: двух векторов

-: одной матрицы

-: двух матриц

I: ТЗ № 158

S: Автоассоциативная память не определяет взаимозависимость компонент

-: одного вектора

+: двух векторов

+: одной матрицы

+: двух матриц

I: ТЗ № 159

S: Гетероассоциативная память определяет взаимозависимость компонент

-: одного вектора

+: двух векторов

-: одной матрицы

-: двух матриц

I: ТЗ № 160

S: Гетероассоциативная память не определяет взаимозависимость компонент

+: одного вектора

-: двух векторов

+: одной матрицы

+: двух матриц

I: ТЗ № 161

S: … память определяет взаимозависимость компонент вектора

-: Гетероассоциативная

-: Квадроассоциативная

-: Суперассоциативная

+: Автоассоциативная

I: ТЗ № 162

S: … память не определяет взаимозависимость компонент вектора

+: Гетероассоциативная

+: Квадроассоциативная

+: Суперассоциативная

-: Автоассоциативная

I: ТЗ № 163

S: … память определяет взаимозависимость компонент двух векторов

+: Гетероассоциативная

-: Квадроассоциативная

-: Суперассоциативная

-: Автоассоциативная

I: ТЗ № 164

S: … память не определяет взаимозависимость компонент двух векторов

-: Гетероассоциативная

+: Квадроассоциативная

+: Суперассоциативная

+: Автоассоциативная

I: ТЗ № 165

S: К автоассоциативной памяти относятся нейронные сети

+: Хопфилда

-: Хемминга

-: Эльмана

-: Кохонена

I: ТЗ № 166

S: Нейронные сети … не относятся к автоассоциативной памяти

-: Хопфилда

+: Хемминга

+: Эльмана

+: Кохонена

I: ТЗ № 167

S: К гетероассоциативной памяти относятся нейронные сети

-: Хопфилда

+: Хемминга

-: Эльмана

-: Кохонена

I: ТЗ № 168

S: Нейронные сети … не относятся к гетероассоциативной памяти

+: Хопфилда

-: Хемминга

+: Эльмана

+: Кохонена

I: ТЗ № 169

S: Из известных векторов ассоциативная память выбирает … заданному вектору

-: наименее близкий к

+: наиболее близкий к

-: равный

-: не равный

I: ТЗ № 170

S: Ассоциативная память не выбирает из известных векторов … заданному вектору

+: наименее близкий к

-: наиболее близкий к

+: равный

+: не равный

I: ТЗ № 171

S: Расстояние Хемминга между векторами (y₁, …, y_n) и (d₁, …, d_n) равно

-:

-:

-:

+: