Pertanyaan Pilihan Ganda Jaringan Saraf
Pertanyaan Pilihan Ganda Jaringan Saraf
Selamat datang di halaman Pertanyaan Pilihan Ganda Jaringan Saraf di MCQss.com. Halaman ini berisi berbagai macam pertanyaan pilihan ganda yang berhubungan dengan konsep-konsep Jaringan Saraf. Anda dapat memilih jawaban untuk setiap pertanyaan dan memeriksa apakah jawaban Anda benar atau salah.
Jaringan Saraf mengacu pada model-model jaringan yang meniru kerja otak manusia. Mereka digunakan untuk memecahkan masalah seperti klasifikasi, deteksi pola, prediksi, dan lain-lain. Jaringan Saraf digunakan dalam berbagai bidang seperti komputer visi, pemrosesan bahasa alami, sistem rekomendasi, dan lain-lain.
Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang Jaringan Saraf, penting untuk memahami konsep dasar seperti artificial neuron, layer jaringan, fungsi aktivasi, dan pelatihan jaringan. Pengetahuan tentang Jaringan Saraf memiliki nilai yang tinggi bagi para profesional di bidang pembelajaran mesin, kecerdasan buatan, dan spesialisasi terkait.
Pertanyaan pilihan ganda Jaringan Saraf gratis di MCQss.com dapat membantu Anda memperdalam pengetahuan dan mengevaluasi keterampilan Anda di bidang ini. Anda dapat menggunakannya untuk berlatih dan mempersiapkan diri menghadapi wawancara, ujian, dan meningkatkan pengetahuan Anda tentang Jaringan Saraf.
Apa manfaat dari pertanyaan pilihan ganda Jaringan Saraf ini? Mereka dapat membantu Anda mempersiapkan diri untuk wawancara, ujian, dan tes yang akan datang. Anda juga dapat menggunakan pertanyaan pilihan ganda gratis ini untuk berlatih dan meningkatkan pengetahuan Anda di bidang ini.
1: Apa itu Adaline dalam jaringan saraf?
A. Elemen garis adaptif
B. Elemen linier adaptif
C. Elemen linier otomatis
D. Tidak ada yang disebutkan
2: Mana yang benar untuk jaringan saraf?
A. Itu memiliki set node dan koneksi
B. Setiap node menghitung input tertimbang
C. Node bisa dalam keadaan bersemangat atau non-tereksekusi
D. Semua yang di atas
3: Apa model dalam jaringan saraf?
A. Representasi jaringan saraf biologis
B. Representasi matematika dari pemahaman kita
C. Baik pertama & kedua
D. Bukan dari salah satu di atas
4: Berapa banyak jenis jaringan saraf buatan?
A. 3
B. 2
C. 4
D. 5
5: Apa sajian RNN?
A. Jaringan saraf berulang
B. Jaringan saraf berulang
C. Jaringan saraf yang dapat dilepas
D. Bukan dari salah satu di atas
6: Apa tugas asosiasi otomatis dalam jaringan saraf?
A. Memprediksi input di masa depan
B. Terkait dengan tugas penyimpanan & recall
C. Temukan hubungan antara 2 input berturut -turut
D. Semua yang di atas
7: Apa itu plastisitas dalam jaringan saraf?
A. Pola input telah menjadi statis
B. Pola input terus mengubah
C. Pola output terus berubah
D. Bukan dari salah satu di atas
8: Transmisi sinyal di sinaps adalah A?
A. Proses Kimia
B. Proses fisik
C. Baik Proses Kimia & Fisik
D. Bukan dari salah satu di atas
9: Operasi di jaringan saraf dapat melakukan operasi jenis apa?
A. Paralel
B. Serial
C. Baik paralel & serial
D. Bukan dari salah satu di atas
10: Jaringan saraf adalah jaringan atau sirkuit neuron.
A. BENAR
B. PALSU
11: Jaringan saraf dapat digunakan di berbagai bidang. seperti -
A. Klasifikasi
B. Pengolahan data
C. Kompresi.
D. Semua yang di atas
12: Apa saja jenis jaringan saraf?
A. Jaringan saraf feed-forward
B. Fungsi Basis Radial (RBF) Jaringan Saraf
C. Jaringan saraf berulang
D. Semua yang di atas
13: Manakah dari opsi berikut yang bukan kelemahan dari jaringan saraf berulang?
A. Melatih RNN adalah tugas yang cukup menantang
B. Input dengan panjang apa pun dapat diproses dalam model ini.
C. Ledakan dan menghilang gradien adalah umum dalam model ini.
D. Itu tidak dapat memproses urutan yang sangat panjang jika menggunakan 'tanh' atau 'relu' sebagai fungsi aktivasi
14: Jaringan saraf terdiri dari neuron buatan yang mirip dengan model biologis neuron.
A. BENAR
B. PALSU
15: Dalam jenis jaringan saraf apa, data dikelompokkan berdasarkan jaraknya dari titik tengah?
A. Jaringan Saraf Konvolusi
B. Jaringan saraf berulang
C. Jaringan saraf modular
D. Fungsi Basis Radial Jaringan Saraf
16: Modular Neural Network (MNN) adalah jaringan saraf yang memiliki .......... cabang utama.
A. 2
B. 4
C. 6
D. 8
17: Jaringan saraf buatan adalah simulasi yang diilhami secara biologis yang dilakukan di komputer untuk melakukan tugas -tugas spesifik tertentu seperti
A. Kekelompokan
B. Klasifikasi
C. Pengenalan pola
D. Semua yang di atas
18: Manakah dari arsitektur jaringan saraf berikut yang digunakan untuk pengenalan pola?
A. Perceptron multilayer
B. Kohonen Som
C. Jaringan Fungsi Basis Radial
D. Semua yang di atas
19: Apa keuntungan dari jaringan saraf?
A. Itu dapat dilakukan tanpa masalah
B. Itu dapat diimplementasikan dalam aplikasi apa pun.
C. Jaringan saraf belajar dan memprogram ulang tidak perlu
D. Semua yang di atas
20: ......... jenis metode digunakan untuk mengimplementasikan perangkat keras untuk jaringan saraf.
A. 2
B. 3
C. 4
D. 5
21: A _____ mengukur waktu yang dibutuhkan paket untuk memproses sejumlah transaksi tertentu.
A. Benchmark
B. Parameter
C. Middleware
22: Apa saja bidang yang diperdebatkan tentang rentang intelijen?
A. Ilmu Kognitif, Linguistik
B. Neurobiologi, Genetika
C. Ilmu Kognitif
D. Genetika, ilmu saraf
E. Filsafat, Psikologi, Sosiologi
23: Apa yang telah coba dilakukan sains selama beberapa dekade?
A. Hancurkan Kecepatan Cahaya
B. Ciptakan bentuk kehidupan baru
C. Meniru kecerdasan
D. Ubah cuaca
E. Buat mesin waktu
24: Apa sistem AI yang bereaksi dan (tampaknya) alasan tentang diri mereka sendiri dan dunia di sekitar mereka disebut?
A. Pembelajaran mesin
B. Superintelligence
C. Kecerdasan Umum Buatan
D. Robotika
E. Kecerdasan buatan
25: Apa tugas menunjukkan input dan output masalah ke algoritma?
A. Analisis data
B. Debugging
C. Pembelajaran mesin
D. Pengujian
26: Langkah apa yang terlibat antara surat dan kelancaran?
A. Praktik
B. Fonetik
C. Beberapa
D. Fonologi
E. Kosakata
27: Belajar membaca kalimat lengkap adalah contoh dari jenis pembelajaran apa?
A. Pembelajaran terstruktur
B. Pembelajaran Asosiatif
C. Pembelajaran mendalam
D. Pembelajaran Hewan
E. Melampaui biasa -biasa saja
28: Apa studi tentang data?
A. Matematika
B. Statistik
C. Ilmu Kognitif
D. Ilmu Data
29: Apa kesalahpahaman umum lain tentang ilmu data?
A. Bahwa semua ilmuwan data adalah ahli dalam statistik
B. Bahwa semua ilmuwan data menggunakan alat dan teknik yang sama
C. DL dan DS itu adalah hal yang sama
D. Ilmu data itu adalah perkembangan terbaru
E. Bahwa para ilmuwan data hanya mampu melakukan bilangan
30: Istilah apa yang biasanya mengacu pada analisis eksplorasi?
A. Penambangan data
B. Analisis data
C. Analitik prediktif
D. Analisis
31: Apa perjanjian NN?
A. Node Jaringan
B. Jaringan syaraf
C. Jaringan Neuro
D. Jaringan saraf buatan
32: Apa yang dilakukan lapisan?
A. Menambahkan Struktur ke Data
B. Mengurangi ukuran struktur data
C. Memegang hasil operasi
D. Menyediakan cara untuk mengelompokkan data
E. Mendefinisikan operasi yang mengambil beberapa input, beberapa parameter, dan menghasilkan satu set output
33: Apa lapisan yang menerima vektor dan mengalikannya dengan matriks?
A. Lapisan konvolusional
B. Jaringan Saraf Konvolusional
C. Lapisan yang sepenuhnya terhubung
D. Lapisan padat
34: Apa disebut lapisan padat?
A. Cairan yang tenggelam ke dasar karena memiliki lebih banyak massa daripada air
B. Lapisan neuron di korteks komputer
C. Adalah lapisan yang menerima vektor (input) dan melipatgandakannya dengan matriks (parameter), menghasilkan vektor lain (output).
D. Perakitan partikel elementer dalam suatu zat.
E. Lapisan tipis diapit di antara dua lapisan yang lebih padat.
35: Sistem linier mudah untuk apa?
A. Menganalisa
B. Meramalkan
C. Menyelesaikan
D. Belajar
E. Pemecahan masalah
36: Mengapa sistem non-linear?
A. Tidak mungkin untuk meniru pola aslinya
B. Saat bagian -bagiannya terjalin sebagai utuh yang kompleks
C. Sulit untuk memprediksi hasil perubahan
D. Saat ada umpan balik di antara bagian -bagiannya
E. Saat komponennya tidak cocok
37: Apa sistem yang non-linear?
A. Persamaan
B. Akord
C. Penyebaran utuh yang kompleks
D. Program komputer
E. Komputer
38: Apa arti kata "aktivasi"?
A. Proses
B. Fungsi
C. Peristiwa
D. Penciptaan
E. Peningkatan
39: Singkat dari apa yang didefinisikan sebagai relu (x) = maks (0, x)?
A. Nilai mutlak
B. Unit linier
C. Maks absolut
D. Regresi linier
E. Persatuan linear yang diperbaiki
40: Apa fungsi relu yang didefinisikan sebagai?
A. Relu (x) = maks (0, x)
B. Relu (x) = -1
C. Relu (x) = 0
D. Relu (x) = 1 - x
41: Apa tujuan non-linearitas?
A. Untuk menghasilkan sinyal yang berbeda dari yang standar
B. Untuk menghasilkan energi
C. Lem yang menciptakan model yang kuat dari bagian biasa
D. Untuk menjaga mesin agar tidak terlalu lama
E. Untuk membuat bagian yang dapat mengubah bentuknya
42: Siapa yang membuat model Perceptron?
A. Marvin Minsky
B. Frank Rosenblatt
C. Gordon Moore
43: Pada tahun berapa perceptron dibuat?
A. 1946
B. 1960
C. 1958
D. 1959
E. 1949
44: Apa jenis matematika yang dapat dilakukan pada input dari banyak perceptron sekaligus?
A. Lapisan padat
B. Lapisan konvolusional
C. Lapisan yang sepenuhnya terhubung
45: Berapa banyak lapisan yang dapat dibuat dengan memberi makan lapisan padat ke yang lain?
A. Empat
B. Dua
C. Tiga
D. Enam
46: Apa yang didefinisikan oleh model sebagai operasi?
A. Statistik
B. Operasi Matriks
C. Bobot
D. Cara
E. Ukuran
47: Istilah apa yang menggambarkan proses pembelajaran yang sebenarnya?
A. Sedang belajar
B. Pendidikan
C. Pelatihan
48: Apa fungsi yang mengukur "kesalahan" model?
A. Bugar
B. Kehilangan
C. Ketepatan
49: Apa yang ditunjukkan "∇l"?
A. Fungsi kompleks dari satu variabel nyata
B. Bagaimana kerugian berubah saat θ berubah
C. Turunan dari fungsi kerugian
D. Bidang vektor di r
E. Gradien fungsi kerugian
50: Untuk apa kita melatih model kita?
A. Ratusan hingga ribuan zaman
B. Ribuan hingga puluhan ribu zaman
C. Kurang dari 10 zaman
D. Puluhan hingga ratusan zaman
51: Berapa lama zaman biasanya bertahan?
A. Ribuan hingga jutaan
B. Puluhan hingga ratusan
C. Ratusan hingga ribuan
52: Versi lengkap dari backpropagation memiliki kompleksitas tambahan yang masing -masing lapisan memiliki sendiri apa?
A. Keluaran
B. Fungsi aktivasi
C. Kesalahan
D. Gradien
53: Berapa persentase waktu yang digunakan orang Adam?
A. 25%
B. 50%
C. 95%
54: Apa 95% dari waktu yang digunakan oleh orang -orang?
A. Malam
B. Kami
C. Adam
D. SAYA
E. Bumi
55: Tingkat belajar sering menjadi parameter dari apa?
A. Model
B. Algoritma
C. Pengoptimal
D. metode
56: Apa nama parameter yang digunakan untuk menyesuaikan laju di mana algoritma memperbarui bobot selama pelatihan?
A. Momentum
B. Ketepatan
C. Bias
D. Tingkat Pembelajaran
E. Kerusakan berat badan
57: Berapa banyak contoh yang dapat dibagi menjadi enam belas batch dari 64 elemen?
A. Ribuan
B. Ratus
C. Sepuluh ribu
D. Sepuluh
E. Enam belas ribu
58: Apa yang dibagi oleh batch yang membagi contoh kita?
A. Enam belas
B. Empat
C. Sepuluh
D. Delapan
59: Apa jenis jaringan saraf yang memiliki banyak nama berbeda?
A. Jaringan saraf konvolusional
B. Jaringan memori jangka pendek yang panjang
C. Mesin Boltzmann Terbatas
D. Jaringan saraf berulang
E. Jaringan Saraf Rekursif
60: Apa istilah lain untuk jaringan saraf konvolusional?
A. Kernel konvolusional
B. Jaringan saraf
C. Jaringan saraf konvolusional
D. Lapisan konvolusional
E. Konvolusi
61: Istilah apa yang bahkan tidak kita bahas?
A. Fungsi
B. Fungsi Kehilangan
C. Sumber
D. Optimasi
E. Tenggelam
62: Pada saat mana jaringan menyerap keadaan penyerap?
A. Waktu acak
B. Waktu besar
C. Sesaat
D. Setelah jaringan dibuat
E. Akhir waktu
63: Apa yang ditanggapi neuron?
A. Menonaktifkan
B. Merangsang
C. Aktifkan
D. Merangsang
E. Melindungi
64: Bagaimana Anda mengaktifkan neuron?
A. Menyebabkan neuron menembak
B. Untuk membuat keputusan
C. Menyebabkan neuron merespons
D. Untuk meningkatkan aktivitas neuron
E. Untuk mengirim pesan
65: Berapa jumlah potensi listrik yang tiba di neuron?
A. Jumlah total
B. Arus bergantian
C. Jumlah rata -rata
D. Jumlah bersih
E. Arus searah
66: Apa yang disebut koefisien adaptif?
A. Nilai numerik yang menjelaskan seberapa baik mesin dapat menggeneralisasi dari satu contoh ke yang lain
B. Jenis filter yang membantu meningkatkan kualitas gambar
C. Ambang batas yang mendefinisikan jumlah minimum contoh yang diperlukan agar klasifikasi menjadi akurat
D. Fungsi matematika yang membantu memprediksi acara di masa depan
E. Bobot yang dapat dimodifikasi dengan salah satu aturan pelajaran
67: Apa nama jenis jaringan yang dapat dilatih untuk menyelesaikan tugas yang diberikan?
A. Jaringan yang sepenuhnya terhubung
B. Jaringan adaptif
C. Jaringan Konvolusional
D. Jaringan saraf berulang
68: Apa contoh umum dari jaringan adaptif?
A. Mengklasifikasikan konten pesan email ke dalam kategori
B. Mendeteksi aktivitas penipuan di server web
C. Mengklasifikasikan data menjadi kelompok yang saling eksklusif
D. Memisahkan pola visual menjadi dua atau lebih kelas
E. Mendeteksi perubahan dalam jaringan dari waktu ke waktu
69: Apa cara koneksi neuron untuk membuat jaringan saraf tertentu?
A. Fungsi
B. Penularan
C. Sinaps
D. Koneksi
E. Arsitektur
70: Apa arti kata arsitektur?
A. Rencana atau model untuk mengatur unsur -unsur karya seni
B. Seni merancang dan membangun bangunan
C. Studi atau penerapan struktur benda
D. Cara koneksi neuron untuk membuat jaringan saraf tertentu
71: Apa jaringan yang memberikan output tertentu untuk input yang diberikan?
A. Jaringan Asosiatif
B. Jaringan kongruen
C. Jaringan Komunitas
D. Jaringan encoder-decoder
E. Jaringan sosial
72: Apa properti jaringan asosiatif?
A. Kemampuan untuk menemukan jalur terpendek antara dua titik
B. Kemampuan untuk mengaitkan input yang berbeda dengan output yang berbeda
C. Kemampuan untuk mewakili beberapa input sebagai output tunggal
D. Kemampuan untuk memetakan input ke output
E. Yang memberikan output tertentu untuk input yang diberikan
73: Apa hasil yang mungkin dari output jaringan asosiatif untuk input yang diberikan?
A. Output acak
B. Satu set semua output
C. Output tertentu
D. Tidak ada output
E. Daftar kosong
74: Jenis komputer neurokomputer apa yang tidak sepenuhnya berfokus pada satu bagian dari suatu input?
A. Komputer Prototipe
B. Prosedural
C. Orang -orang yg menarik perhatian
D. Jaringan saraf
E. Otonom
75: Apa yang dapat memproses satu bagian dari input?
A. Pemrosesan bahasa alami
B. Jaringan permusuhan generatif
C. Komputer dengan pemindai
D. Lengan mekanik
E. Neurocomputer Attential
76: Apa yang diselesaikan jaringan?
A. Kemampuan berbagi data
B. Kemampuan berbagi sumber daya
C. Pola input bising
D. Komunikasi yang salah
E. Sumber daya yang berlebihan
77: Apa proses memungkinkan kesalahan antara output dan output yang diinginkan untuk dibawa kembali melalui jaring feedforward sehingga memungkinkan pembaruan bobot pada neuron tersembunyi?
A. Propagasi kesalahan-back
B. Pembaruan Berat Badan
C. Propagasi Back-error
D. Penyesuaian berat
E. Koreksi kesalahan
78: Jenis kesalahan apa yang bisa disebarkan melalui jaringan?
A. Kesalahan siaran
B. Kesalahan konsensus
C. Kesalahan Kehilangan Data
D. Forward-error
E. Back-error
79: Garis bias adalah istilah yang memungkinkan untuk apa?
A. Identifikasi respons neuron
B. Identifikasi Ambang Neuron
C. Menentukan lokasi neuron
D. Identifikasi lokasi neuron
E. Penentuan tingkat aktivasi neuron
80: Garis apa yang memungkinkan untuk identifikasi ambang neuron sebagai berat pada input konstan khusus?
A. Baris output
B. Garis input neuron
C. Jalur Bias
D. Baris input
E. Garis sensitisasi
81: Apa yang ditanggapi oleh neuron keputusan biner?
A. Sinyal inputnya
B. Kekuatan sinyal inputnya
C. Aktivitas totalnya
D. Perbedaan antara input dan outputnya
E. Rata -rata input dan outputnya
82: Apa output dari neuron ambang batas jika aktif?
A. 1
B. 0
C. 0,5
D. -1
83: Apa yang ditunjukkan oleh output biner neuron ambang batas?
A. Neuron dirangsang oleh frekuensi tertentu
B. Baik 0 (tidak aktif) atau 1 (aktif)
C. Apakah neuron tertentu sedang ditembakkan atau tidak
D. Apakah stimulus tertentu sedang diproses
E. Neuronnya
84: Jika output neuron aktif, berapakah nilai vektor bipolar jika neuron tidak ada dalam sirkuit?
A. 0
B. + 1
C. -1
85: Jika neuron memiliki vektor bipolar, apa artinya?
A. Itu bisa menembakkan +1 atau -1
B. Neuron menembakkan sinyal positif dan negatif
C. Baik -1 (tidak aktif) atau + 1 (aktif)
D. Itu bisa menembak di +1 atau -1
E. Neuron hanya menembakkan satu sinyal
86: Apa algoritma yang digunakan untuk mempelajari distribusi probabilitas pada satu set input dengan menggunakan perubahan berat menggunakan respons bising?
A. Keturunan gradien
B. Mesin Boltzmann
C. Estimator entropi maksimum
D. Dukungan Mesin Vektor
E. Inferensi Bayesian
87: Apa itu "mesin Boltzmann" algoritma untuk belajar?
A. Distribusi probabilitas pada satu set
B. Program komputer yang memprediksi nilai variabel acak
C. Mesin yang menghitung probabilitas hasil dari satu set
D. Algoritma pembelajaran yang menggunakan distribusi Boltzmann untuk
88: Apa salah satu contoh jaring saraf yang dapat dilatih untuk mempelajari angka atau huruf?
A. Pengenalan teks
B. Pengakuan kalimat
C. Pengenalan suara
D. Pengenalan karakter
E. Pengenalan gambar
89: Apa namanya saat melatih neuron dalam urutan tertentu?
A. Pembelajaran berulang
B. Pembelajaran Prosedural
C. Pembelajaran kompetitif
D. Pembelajaran Asosiatif
90: Belajar input berarti meningkatkan input neuron yang mana?
A. Neuron di korteks somatosensorik
B. Neuron di lobus frontal
C. Neuron yang paling sering menembakkan
D. Paling aktif
91: Apa nama parameter yang digunakan untuk memberikan lebih atau kurang penting untuk input yang berasal dari yang lain?
A. Berat input
B. Berat output
C. Ambang batas koneksi
D. Bobot koneksi
92: Apa aturan di mana bobot diubah secara proporsional dengan perbedaan antara output aktual dan output yang diinginkan?
A. Hukum pengembalian yang semakin berkurang
B. Aturan delta
C. Aturan kuadratik
D. Aturan linier
E. Aturan Cobb-Douglas
93: Proses apa yang memungkinkan untuk peningkatan luas permukaan neuron?
A. Dendrites
B. Neuron
C. Sinapsis
94: Apa penyimpanan informasi dalam jaringan saraf dengan cara yang tergantung pada distribusi bobot koneksi di seluruh internet?
A. Penyimpanan Terdistribusi
B. Penyimpanan terpusat
C. Penyimpanan lokal
95: Apa penyimpanan informasi dalam jaringan saraf yang bergantung pada?
A. Jumlah neuron di internet
B. Distribusi bobot koneksi di seluruh jaring
C. Jenis neuron di internet
D. Jumlah lapisan di jaringan
E. Jumlah titik data pelatihan
96: Apa itu negara bersih saraf?
A. Penugasan numerik kuantitas yang menunjukkan stabilitas saraf
B. Hasil dari algoritma kecerdasan buatan
C. Tingkat aktivasi unit bersih saraf
D. Jumlah total bobot semua neuron dalam jaring saraf
E. Output dari jaring saraf
97: Apa arti "penugasan numerik dari kuantitas yang menunjukkan stabilitas keadaan bersih saraf"?
A. Keturunan gradien
B. Gradien kesalahan
C. Fungsi Energi
D. Fungsi kesalahan
98: Apa yang disebut permukaan kesalahan?
A. Permukaan di ruang neuron
B. Permukaan dalam ruang fungsi aktivasi
C. Permukaan dalam ruang kesalahan gradien
D. Permukaan di ruang bobot koneksi
E. Permukaan dalam ruang estimasi kesalahan
99: Dalam ruang bobot koneksi, apa permukaan kesalahannya?
A. Fungsi kesalahan
B. Kurva
C. Permukaan sensitivitas
D. Satu set poin
E. Permukaan
100: Berat jenis apa yang ditambahkan ke input rangsang sehingga aktivitas neuron yang dijumlahkan meningkat?
A. Tidak ada berat yang ditambahkan
B. Negatif
C. positif
List of Pertanyaan Pilihan Gan...
Available in:
Neural Networks MCQs
Множественный выбор вопросов о нейронных сетях
Preguntas de opción múltiple sobre Redes Neuronales
ニューラルネットワークの多肢選択問題
Domande a risposta multipla sulle reti neurali
Questions à choix multiples sur les réseaux neuronaux
Questões de Múltipla Escolha sobre Redes Neurais
Multiple-Choice-Fragen zu Neuronalen Netzwerken
神经网络多项选择题
أسئلة اختيارية متعددة حول الشبكات العصبية
Pertanyaan Pilihan Ganda Jaringan Saraf
Sinir Ağları Çoktan Seçmeli Sorular
