ニューラルネットワークの多肢選択問題
ニューラルネットワークの多肢選択問題
MCQss.comのニューラルネットワークの多肢選択問題ページへようこそ。ここでは、ニューラルネットワークに関連する様々な多肢選択問題を見つけることができます。各問題に対して回答を選択し、正解かどうかを確認することができます。
ニューラルネットワークは、人間の脳の働きを模倣したネットワークモデルに関連しています。分類、パターン認識、予測などの問題を解決するために使用されます。ニューラルネットワークは、コンピュータビジョン、自然言語処理、推薦システムなど、さまざまな分野で応用されています。
ニューラルネットワークを学ぶためには、人工ニューロン、ネットワークの層、活性化関数、ネットワークの学習などの基本的な概念を理解することが重要です。ニューラルネットワークの知識は、機械学習、人工知能、関連する分野の専門家にとって価値があります。
MCQss.comの無料のニューラルネットワークの多肢選択問題は、この分野の知識を深め、自身のスキルを評価するのに役立ちます。それらを利用して練習したり、面接や試験の準備をしたり、ニューラルネットワークに関する知識を拡大することができます。
ニューラルネットワークの多肢選択問題の利点は何でしょうか？面接や試験、将来のテストの準備に役立ちます。また、これらの無料の多肢選択問題を使用して練習し、この分野の知識を増やすことができます。
1: ニューラルネットワークのアダリンとは何ですか？
A. 適応線要素
B. 適応線形要素
C. 自動線形要素
D. 言及されていません
2: ニューラルネットワークにはどれが当てはまりますか？
A. ノードと接続のセットがあります
B. 各ノードは、加重入力を計算します
C. ノードは、励起状態または励起状態にある可能性があります
D. 上記のすべて
3: ニューラルネットワークのモデルは何ですか？
A. 生物学的ニューラルネットワークの表現
B. 私たちの理解の数学的表現
C. 第1と2番目の両方の両方の
D. 上記のどれでもない
4: 人工ニューラルネットワークの種類はいくつですか？
A. 3
B. 2
C. 4
D. 5
5: RNNは何の略ですか？
A. 再発性ニューラルネットワーク
B. 繰り返しニューラルネットワーク
C. 取り外し可能なニューラルネットワーク
D. 上記のどれでもない
6: ニューラルネットワークの自動アソシエーションタスクとは何ですか？
A. 将来の入力の予測
B. ストレージとリコールタスクに関連
C. 2つの連続した入力間の関係を見つけます
D. 上記のすべて
7: ニューラルネットワークの可塑性とは何ですか？
A. 入力パターンは静的になりました
B. 入力パターンは変更を続けます
C. 出力パターンは変化し続けます
D. 上記のどれでもない
8: シナプスでの信号伝送は？
A. 化学プロセス
B. 物理プロセス
C. 化学プロセスと物理プロセスの両方
D. 上記のどれでもない
9: ニューラルネットワークでの操作は、どのような操作を実行できますか？
A. 平行
B. シリアル
C. 平行とシリアルの両方
D. 上記のどれでもない
10: ニューラルネットワークは、ニューロンのネットワークまたは回路です。
A. 真実
B. 間違い
11: ニューラルネットワークは、さまざまな分野で使用できます。のような -
A. 分類
B. 情報処理
C. 圧縮。
D. 上記のすべて
12: ニューラルネットワークの種類は何ですか？
A. フィードフォワードニューラルネットワーク
B. 放射状基底関数（RBF）ニューラルネットワーク
C. 再発性ニューラルネットワーク
D. 上記のすべて
13: 次のオプションのうち、再発性ニューラルネットワークの欠点ではないものはどれですか？
A. RNNのトレーニングは非常に挑戦的な作業です
B. このモデルでは、任意の長さの入力を処理できます。
C. このモデルでは、爆発と勾配の消失が一般的です。
D. アクティベーション関数として「tanh」または「relu」を使用する場合、非常に長いシーケンスを処理することはできません
14: ニューラルネットワークは、ニューロンの生物学的モデルに似た人工ニューロンで構成されています。
A. 真実
B. 間違い
15: どのタイプのニューラルネットワークで、データは中心点からの距離に基づいてグループ化されますか？
A. 畳み込みニューラルネットワーク
B. 再発性ニューラルネットワーク
C. モジュラーニューラルネットワーク
D. 放射状基底関数ニューラルネットワーク
16: モジュラーニューラルネットワーク（MNN）は、主要な分岐を持っているニューラルネットワークです。
A. 2
B. 4
C. 6
D. 8
17: 人工ニューラルネットワークは、コンピューターで実行される生物学的にインスパイアされたシミュレーションであり、特定の特定のタスクを実行する
A. クラスタリング
B. 分類
C. パターン認識
D. 上記のすべて
18: 次のニューラルネットワークアーキテクチャのうち、パターン認識に使用されるのはどれですか？
A. 多層パーセプトロン
B. コホネン・ソム
C. ラジアル基底関数ネットワーク
D. 上記のすべて
19: ニューラルネットワークの利点は何ですか？
A. 問題なく実行できます
B. 任意のアプリケーションに実装できます。
C. ニューラルネットワークが学習し、再プログラミングは必要ありません
D. 上記のすべて
20: .........メソッドの種類は、ニューラルネットワークのハードウェアを実装するために使用されます。
A. 2
B. 3
C. 4
D. 5
21: _____は、パッケージが特定の数のトランザクションを処理するのにかかる時間を測定します。
A. 基準
B. パラメーター
C. ミドルウェア
22: インテリジェンスに関する議論が広がる分野は何ですか？
A. 認知科学、言語学
B. 神経生物学、遺伝学
C. 認知科学
D. 遺伝学、神経科学
E. 哲学、心理学、社会学
23: 科学は何十年も何をしようとしてきましたか？
A. 光の速度を破ります
B. 新しい形の生活を作成します
C. 模倣インテリジェンス
D. 天気を変えます
E. タイムマシンを作成します
24: 自分自身と周囲の世界について反応し、（現れる）理由は何ですか？
A. 機械学習
B. スーパーインテリジェンス
C. 人工的な一般情報
D. ロボット工学
E. 人工知能
25: 問題の入力と出力をアルゴリズムに表示するタスクは何ですか？
A. データ分析
B. デバッグ
C. 機械学習
D. テスト
26: 文字と流encyさの間にはどのようなステップが関係していますか？
A. 練習する
B. 音声学
C. いくつかの
D. 音韻論
E. 語彙
27: 完全な文章を読むことを学ぶことは、どのような学習の例ですか？
A. 構造化された学習
B. 連想学習
C. 深い学習
D. 動物学習
E. 超越性を超越します
28: データの研究とは何ですか？
A. 数学
B. 統計
C. 認知科学
D. データサイエンス
29: データサイエンスに関するもう1つの一般的な誤解とは何ですか？
A. すべてのデータサイエンティストが統計の専門家であること
B. すべてのデータサイエンティストが同じツールとテクニックを使用していること
C. そのdlとdsは同じものです
D. そのデータサイエンスは最近の開発です
E. データサイエンティストは数値のみを計算できます
30: 通常、どの用語が探索的分析を指しますか？
A. データマイニング
B. データ分析
C. 予測分析
D. 分析
31: NNは何を表していますか？
A. ネットワークノード
B. ニューラルネットワーク
C. ニューロネットワーク
D. 人工ニューラルネットワーク
32: レイヤーは何をしますか？
A. データに構造を追加します
B. データ構造のサイズを削減します
C. 操作の結果を保持します
D. データをグループ化する方法を提供します
E. いくつかの入力、いくつかのパラメーターを取得し、一連の出力を生成する操作を定義します
33: ベクトルを受信してマトリックスで乗算するレイヤーは何ですか？
A. 畳み込み層
B. 畳み込みニューラルネットワーク
C. 完全に接続されたレイヤー
D. 濃い層
34: 密な層と呼ばれるものは何ですか？
A. 水よりも質量が多いために底に沈む液体
B. コンピューターの皮質内のニューロンの層
C. ベクトル（入力）を受信し、それをマトリックス（パラメーター）で掛けるレイヤーであり、別のベクトル（出力）を生成します。
D. 物質内の基本粒子のアセンブリ。
E. さらに2つの密な層の間に挟まれた薄い層。
35: 線形システムは何が簡単ですか？
A. 分析します
B. 予測する
C. 解決する
D. 勉強
E. トラブルシューティング
36: システムが非線形なのはなぜですか？
A. 元のパターンを複製することは不可能です
B. その部分が複雑な全体として絡み合っているとき
C. 変化の結果を予測することは困難です
D. 部品間にフィードバックがある場合
E. コンポーネントがよく一致していない場合
37: 非線形のシステムとは何ですか？
A. 方程式
B. 和音
C. 複雑な全体
D. コンピュータープログラム
E. コンピュータ
38: 「アクティベーション」という言葉はどういう意味ですか？
A. プロセス
B. 関数
C. イベント
D. 創造
E. 強化
39: lelu（x）= max（0、x）と定義されているものの不足？
A. 絶対値
B. 線形ユニット
C. 絶対最大
D. 線形回帰
E. 修正線形統一
40: Relu機能は何として定義されていますか？
A. relu（x）= max（0、x）
B. relu（x）= -1
C. relu（x）= 0
D. relu（x）= 1 -x
41: 非線形性の目的は何ですか？
A. 標準の信号とは異なる信号を作成するには
B. エネルギーを生成するため
C. 通常の部分から強力なモデルを作成する接着剤
D. マシンが過剰に到達しないようにするため
E. その形状を変えることができる部分を作るために
42: Perceptronモデルを作成したのは誰ですか？
A. マーヴィン・ミンスキー
B. フランク・ローゼンブラット
C. ゴードンムーア
43: パーセプトロンは何年に作成されましたか？
A. 1946年
B. 1960年
C. 1958
D. 1959年
E. 1949年
44: 多くのパーセプトロンからの入力で一度に実行できる数学のタイプは何ですか？
A. 濃い層
B. 畳み込み層
C. 完全に接続されたレイヤー
45: 密なレイヤーを別のレイヤーに供給することで、いくつのレイヤーを作成できますか？
A. 四
B. 二
C. 三つ
D. 六
46: モデルは操作として何を定義していますか？
A. 統計
B. マトリックス操作
C. ウェイト
D. 手段
E. 寸法
47: 実際の学習プロセス自体を説明している用語は何ですか？
A. 学ぶ
B. 教育
C. トレーニング
48: モデルの「不正」を測定する関数は何ですか？
A. フィット
B. 損失
C. 正確さ
49: 「∇L」は何を示していますか？
A. 1つの実際の変数の複雑な関数
B. θが変化するにつれて損失がどのように変化するか
C. 損失関数の導関数
D. rのベクトルフィールド
E. 損失関数の勾配
50: 通常、モデルをトレーニングしますか？
A. 数百から何千もの時代
B. 数千から数万の時代
C. 10エポック未満
D. 数百の時代から数百の時代
51: 通常、エポックはどのくらい続きますか？
A. 数千から数百万
B. 数百から数百
C. 数百から数千
52: BackPropagationの完全なバージョンには、各レイヤーが独自のものを持っているという複雑さが追加されていますか？
A. 出力
B. アクティベーション機能
C. エラー
D. 勾配
53: 人々はアダムを使用していますか？
A. 25％
B. 50％
C. 95％
54: 人が使用するのは95％の時間ですか？
A. イブ
B. 私たちは
C. アダム
D. 私
E. 地球
55: 多くの場合、学習率は何のパラメーターですか？
A. モデル
B. アルゴリズム
C. オプティマイザー
D. 方法
56: アルゴリズムがトレーニング中に重みを更新するレートを調整するために使用されるパラメーターの名前は何ですか？
A. 勢い
B. 正確さ
C. バイアス
D. 学習率
E. 重量減衰
57: 64の要素の16のバッチに分割できる例はいくつありますか？
A. 千
B. 百
C. 万
D. 十
E. 16000
58: バッチは私たちの例を何に分割しますか？
A. 16
B. 四
C. 十
D. 八
59: さまざまな名前を持つニューラルネットワークのタイプは何ですか？
A. 畳み込みニューラルネットワーク
B. 長期の長期メモリネットワーク
C. 制限付きボルツマンマシン
D. 再発性ニューラルネットワーク
E. 再帰的なニューラルネットワーク
60: 畳み込みニューラルネットワークの別の用語は何ですか？
A. 畳み込みカーネル
B. ニューラルネットワーク
C. 畳み込みニューラルネットワーク
D. 畳み込み層
E. 畳み込み
61: どのような用語について議論しませんでしたか？
A. 関数
B. 損失関数
C. ソース
D. 最適化
E. シンク
62: ネットワークはいつ吸収状態を吸収しますか？
A. ランダムな時間
B. 大きな時間
C. 瞬時
D. ネットワークが作成された後
E. 終了時間
63: ニューロンは何に反応しますか？
A. 無効にします
B. エキサイト
C. 活性化
D. 刺激する
E. 守る
64: ニューロンをどのように活性化しますか？
A. ニューロンを発射させる
B. 決断する
C. ニューロンに応答するために
D. ニューロンの活性を高めるため
E. メッセージを送信します
65: ニューロンに到着する電位の量はいくらですか？
A. 総量
B. 交流電流
C. 平均量
D. 純額
E. 直流
66: 適応係数とは何ですか？
A. マシンがある例から別の例にどれだけよく一般化できるかを説明する数値
B. 画質を向上させるのに役立つフィルターの一種
C. 分類が正確になるために必要な例の最小数を定義するしきい値
D. 将来のイベントの予測に役立つ数学的機能
E. 学習ルールの範囲の1つによって変更できるウェイト
67: 特定のタスクを解決するためにトレーニングできるネットワークのタイプの名前は何ですか？
A. 完全に接続されたネットワーク
B. 適応ネットワーク
C. 畳み込みネットワーク
D. 再発性ニューラルネットワーク
68: 適応ネットワークの一般的な例は何ですか？
A. 電子メールメッセージのコンテンツをカテゴリに分類します
B. Webサーバーでの不正アクティビティの検出
C. データを相互に排他的なグループに分類します
D. 視覚パターンを2つ以上のクラスに分離
E. 時間の経過とともにネットワークの変更を検出します
69: 特定のニューラルネットワークを作成するためのニューロンの接続方法は何ですか？
A. 関数
B. 伝染 ; 感染
C. シナプス
D. 繋がり
E. 建築
70: アーキテクチャという言葉はどういう意味ですか？
A. 芸術作品の要素を整理するための計画またはモデル
B. 建物の設計と建設の技術
C. 物事の構造の研究または適用
D. 特定のニューラルネットワークを作成するためのニューロンの接続方法
71: 特定の入力に特定の出力を提供するネットワークは何ですか？
A. 連想ネットワーク
B. 合同ネットワーク
C. コミュニティネットワーク
D. エンコーダデコーダーネットワーク
E. ソーシャルネットワーク
72: 連想ネットワークのプロパティとは何ですか？
A. 任意の2つのポイント間の最短パスを見つける能力
B. 異なる入力を異なる出力に関連付ける機能
C. 単一の出力として複数の入力を表す機能
D. 入力を出力にマッピングする機能
E. 特定の入力に特定の出力を与えるもの
73: 特定の入力に対する連想ネットワークの出力の可能性のある結果は何ですか？
A. ランダム出力
B. すべての出力のセット
C. 特定の出力
D. 出力なし
E. 空のリスト
74: どのタイプのニューロコンピューターが入力の一部に完全に焦点を合わせているわけではありませんか？
A. プロトタイプコンピューター
B. 手続き
C. 注意
D. ニューラルネットワーク
E. 自律
75: 入力の一部を処理できますか？
A. 自然言語処理
B. 生成的敵対ネットワーク
C. スキャナーを備えたコンピューター
D. 機械的な腕
E. 注意ニューロコンピューター
76: ネットワークは何を提供しますか？
A. データを共有する機能
B. リソースを共有する能力
C. 騒々しい入力パターン
D. 誤った通信
E. 冗長リソース
77: 隠れたニューロンの重みの更新を可能にするために、出力と希望の出力の間のエラーをフィードフォワードネットから持ち帰ることを許可するプロセスは何ですか？
A. エラーバックの伝播
B. 重量の更新
C. バックエラーの伝播
D. 重量調整
E. エラー修正
78: ネットワークを通じてどのようなエラーを伝播できますか？
A. ブロードキャストエラー
B. コンセンサスエラー
C. データロスエラー
D. フォワードエラー
E. バックエラー
79: バイアスラインは、何を許す用語ですか？
A. ニューロン応答の識別
B. ニューロンのしきい値の識別
C. ニューロンの位置を決定します
D. ニューロンの位置の識別
E. ニューロン活性化レベルの決定
80: 特別な定数入力の重みとしてニューロンのしきい値を識別できるラインは何ですか？
A. 出力ライン
B. ニューロン入力ライン
C. バイアスライン
D. 入力ライン
E. 感作ライン
81: ニューロンは何に反応しますか？
A. その入力信号
B. 入力信号の強度
C. その総アクティビティ
D. 入力と出力の違い
E. 入力と出力の平均
82: それがアクティブである場合、しきい値ニューロンの出力は何ですか？
A. 1
B. 0
C. 0.5
D. -1
83: しきい値ニューロンのバイナリ出力は何を示していますか？
A. ニューロンは特定の周波数によって刺激されます
B. 0（非アクティブ）または1（アクティブ）
C. 特定のニューロンが発射しているかどうか
D. 特定の刺激が処理されているかどうか
E. ニューロンはです
84: ニューロンの出力がアクティブな場合、ニューロンが回路にない場合の双極ベクターの値は何ですか？
A. 0
B. + 1
C. -1
85: ニューロンに双極ベクターがある場合、それはどういう意味ですか？
A. +1または-1のいずれかを発射できます
B. ニューロンは正の信号と負の両方の信号を発射しています
C. -1（非アクティブ）または + 1（アクティブ）
D. +1または-1で発射できます
E. ニューロンは1つの信号のみを起動しています
86: ノイズの多い応答を使用した重量変化により、入力セットの確率分布を学習するために使用されるアルゴリズムは何ですか？
A. 勾配降下
B. ボルツマンマシン
C. 最大エントロピー推定器
D. ベクターマシンをサポートします
E. ベイジアン推論
87: 学習のための「ボルツマンマシン」とは何ですか？
A. のセットの確率分布
B. ランダム変数の値を予測するコンピュータープログラム
C. 一連の結果からの結果の確率を計算するマシン
D. ボルツマン分布を使用する学習アルゴリズム
88: 数字や文字を学ぶために訓練できるニューラルネットの一例は何ですか？
A. テキスト認識
B. 文の認識
C. 音声認識
D. キャラクター認識
E. 画像認識
89: ニューロンを特定の順序でトレーニングするとき、それは何と呼ばれますか？
A. 反復学習
B. 手続き学習
C. 競争力のある学習
D. 連想学習
90: 入力を学ぶということは、どのニューロンの入力を増やすことを意味しますか？
A. 体性感覚皮質のニューロン
B. 前頭葉のニューロン
C. 最も頻繁に発射するニューロン
D. 最もアクティブ
91: 別の入力から多かれ少なかれ重要性を与えるために使用されるパラメーターの名前は何ですか？
A. 入力重量
B. 出力重量
C. 接続しきい値
D. 接続重量
92: 重みが実際の出力と目的の出力の差に比例して変更されるルールは何ですか？
A. 収穫逓減の法則
B. デルタルール
C. 二次ルール
D. 線形ルール
E. Cobb-Douglasルール
93: ニューロンの表面積の増加を可能にするプロセスは何ですか？
A. 樹状突起
B. ニューロン
C. シナプス
94: ネット全体の接続ウェイトの分布に依存する方法で、ニューラルネットワーク内の情報の保存は何ですか？
A. 分散ストレージ
B. 集中ストレージ
C. ローカルストレージ
95: ニューラルネットワークの情報の保存は何に依存しますか？
A. ネット内のニューロンの数
B. ネット全体の接続ウェイトの分布
C. ネット内のニューロンの種類
D. ネットワーク内のレイヤー数
E. トレーニングデータポイントの数
96: ニューラルネット状態とは何ですか？
A. 神経の安定性を示す量の数値の割り当て
B. 人工知能アルゴリズムの結果
C. ニューラルネットユニットの活性化レベル
D. 神経ネットのすべてのニューロンの重みの合計
E. ニューラルネットの出力
97: 「神経正味状態の安定性を示す量の数値的割り当て」は何を意味しますか？
A. 勾配降下
B. エラーグラデーション
C. エネルギー機能
D. エラー関数
98: エラー面は何と呼ばれますか？
A. ニューロンの空間の表面
B. 活性化の空間の表面
C. 勾配エラーの空間の表面
D. 接続ウェイトの空間の表面
E. エラー推定の空間内の表面
99: 接続の重みの空間で、エラー面とは何ですか？
A. エラー関数
B. 曲線
C. 感度表面
D. ポイントのセット
E. 表面
100: ニューロンの合計活性が増加するように、興奮性入力にどのような重量が追加されますか？
A. 重みは追加されていません
B. ネガティブ
C. ポジティブ
List of ニューラルネッ...
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
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