Questões de Múltipla Escolha sobre Redes Neurais
Questões de Múltipla Escolha sobre Redes Neurais
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As redes neurais referem-se a modelos de redes que emulam o funcionamento do cérebro humano. Elas são utilizadas para resolver problemas como classificação, reconhecimento de padrões, previsão e muito mais. As redes neurais encontram aplicação em diversas áreas, incluindo visão computacional, processamento de linguagem natural, sistemas de recomendação e outros.
Se você deseja aprender mais sobre redes neurais, é importante compreender conceitos fundamentais como neurônios artificiais, camadas da rede, funções de ativação e aprendizado da rede. O conhecimento em redes neurais é valioso para profissionais nas áreas de aprendizado de máquina, inteligência artificial e disciplinas relacionadas.
As questões de múltipla escolha gratuitas sobre redes neurais no MCQss.com ajudarão você a aprofundar seus conhecimentos e avaliar suas habilidades nessa área. Você pode utilizá-las para praticar, se preparar para entrevistas, exames e ampliar seu conhecimento sobre redes neurais.
Quais são os benefícios dessas questões de múltipla escolha sobre redes neurais? Elas podem ajudá-lo a se preparar para entrevistas, exames e testes futuros. Você também pode usar essas questões de múltipla escolha gratuitas para praticar e aumentar seu conhecimento nessa área.
1: O que é adalina nas redes neurais?
A. Elemento de linha adaptável
B. Elemento linear adaptável
C. Elemento linear automático
D. Nenhum dos mencionados
2: O que é verdadeiro para redes neurais?
A. Tem conjunto de nós e conexões
B. Cada nó calcula sua entrada ponderada
C. O nó pode estar em estado excitado ou estado não excitado
D. Tudo o que precede
3: O que são modelos em redes neurais?
A. Representação de redes neurais biológicas
B. Representação matemática de nosso entendimento
C. Primeiro e segundo
D. Nenhuma das acima
4: Quantos tipos de redes neurais artificiais?
A. 3
B. 2
C. 4
D. 5
5: O que significa RNN?
A. Rede neural recorrente
B. Rede neural recorrente
C. Rede neural removível
D. Nenhuma das acima
6: O que é tarefa de associação automática nas redes neurais?
A. Prevendo as entradas futuras
B. Relacionado à tarefa de armazenamento e recall
C. Encontre a relação entre 2 insumos consecutivos
D. Tudo o que precede
7: O que é plasticidade nas redes neurais?
A. O padrão de entrada tornou -se estático
B. O padrão de entrada continua mudando
C. O padrão de saída continua mudando
D. Nenhuma das acima
8: A transmissão de sinal na sinapse é a?
A. Processo químico
B. Processo físico
C. Processo químico e físico
D. Nenhuma das acima
9: As operações nas redes neurais podem executar que tipo de operações?
A. Paralelo
B. Serial
C. paralelo e serial
D. Nenhuma das acima
10: Uma rede neural é uma rede ou circuito de neurônios.
A. Verdadeiro
B. Falso
11: Redes neurais podem ser usadas em diferentes campos. como -
A. Classificação
B. Processamento de dados
C. Compressão.
D. Tudo o que precede
12: Quais são os tipos de redes neurais?
A. Rede neural de feed-forward
B. Funções de Base Radial (RBF) Rede Neural
C. Rede neural recorrente
D. Tudo o que precede
13: Qual das seguintes opções não é a desvantagem da rede neural recorrente?
A. Treinar um RNN é uma tarefa bastante desafiadora
B. As entradas de qualquer comprimento podem ser processadas neste modelo.
C. Explodir e desaparecer gradiente são comuns neste modelo.
D. Não pode processar sequências muito longas se usar 'Tanh' ou 'Relu' como uma função de ativação
14: As redes neurais consistem em neurônios artificiais semelhantes ao modelo biológico dos neurônios.
A. Verdadeiro
B. Falso
15: Em que tipo de rede neural, os dados são agrupados com base em sua distância de um ponto central?
A. Rede neural de convolução
B. Rede neural recorrente
C. Rede neural modular
D. Funções de Base Radial Rede Neural
16: A rede neural modular (MNN) é uma rede neural que tem .......... ramos principais.
A. 2
B. 4
C. 6
D. 8
17: Redes neurais artificiais são as simulações biologicamente inspiradas realizadas no computador para realizar determinadas tarefas específicas como
A. Clustering
B. Classificação
C. Reconhecimento de padrões
D. Tudo o que precede
18: Qual das seguintes arquiteturas de rede neural usadas para reconhecimento de padrões?
A. Perceptron multicamada
B. Kohonen Som
C. Rede de função de base radial
D. Tudo o que precede
19: Quais são as vantagens das redes neurais?
A. Pode ser realizado sem nenhum problema
B. Pode ser implementado em qualquer aplicativo.
C. Uma rede neural aprende e a reprogramação não é necessária
D. Tudo o que precede
20: ......... Tipos de métodos são usados para implementar hardware para redes neurais.
A. 2
B. 3
C. 4
D. 5
21: A _____ mede o tempo que um pacote leva para processar um certo número de transações.
A. Benchmark
B. Parâmetro
C. Middleware
22: Quais são alguns dos campos que o debate sobre a inteligência abrange?
A. Ciência Cognitiva, Linguística
B. Neurobiologia, genética
C. Ciência cognitiva
D. Genética, neurociência
E. Filosofia, psicologia, sociologia
23: O que a ciência está tentando fazer há décadas?
A. Quebrar a velocidade da luz
B. Crie uma nova forma de vida
C. Inteligência imitada
D. Mude o tempo
E. Crie uma máquina do tempo
24: Como são os sistemas de IA que reagem e (parecem) a razão sobre si e do mundo ao seu redor chamados?
A. Aprendizado de máquina
B. Superintelligência
C. Inteligência Geral Artificial
D. Robótica
E. Inteligência artificial
25: Qual é a tarefa de mostrar as entradas e saídas de um problema em um algoritmo?
A. Análise de dados
B. Depuração
C. Aprendizado de máquina
D. Teste
26: Que etapas estão envolvidas entre letras e fluência?
A. Prática
B. Fonética
C. Diversos
D. Fonologia
E. Vocabulário
27: Aprender a ler frases completas é um exemplo de que tipo de aprendizado?
A. Aprendizado estruturado
B. Aprendizado associativo
C. Aprendizado profundo
D. Aprendizagem de animais
E. Transcendendo a mediocridade
28: Qual é o estudo dos dados?
A. Matemática
B. Estatisticas
C. Ciência cognitiva
D. Ciência de dados
29: O que é outro equívoco comum sobre a ciência de dados?
A. Que todos os cientistas de dados são especialistas em estatísticas
B. Que todos os cientistas de dados usam as mesmas ferramentas e técnicas
C. Que DL e DS são as mesmas coisas
D. Essa ciência de dados é um desenvolvimento recente
E. Que os cientistas de dados só conseguem triturar números
30: Que termo geralmente se refere à análise exploratória?
A. Mineração de dados
B. Análise de dados
C. Análise preditiva
D. Analytics
31: O que significa NN?
A. Nó de rede
B. Rede neural
C. Neuro-rede
D. Rede neural artificial
32: O que uma camada faz?
A. Adiciona estrutura aos dados
B. Reduz o tamanho de uma estrutura de dados
C. Mantém os resultados de uma operação
D. Fornece uma maneira de agrupar dados
E. Define uma operação que leva algumas entradas, alguns parâmetros e produz um conjunto de saídas
33: Qual é a camada que recebe um vetor e a multiplica por uma matriz?
A. Camada convolucional
B. Rede neural convolucional
C. Camada totalmente conectada
D. Camada densa
34: Como é chamado a camada densa?
A. Um líquido que afunda no fundo porque tem mais massa do que água
B. Uma camada de neurônios no córtex de um computador
C. É a camada que recebe um vetor (entrada) e a multiplica por uma matriz (parâmetros), produzindo outro vetor (saídas).
D. Uma montagem de partículas elementares em uma substância.
E. Uma camada fina imprensada entre duas camadas mais densas.
35: Um sistema linear é fácil para quê?
A. Analisar
B. Prever
C. Resolver
D. Estudar
E. Solucionar problemas
36: Por que um sistema não é linear?
A. É impossível replicar o padrão original
B. Quando suas peças estão entrelaçadas como um completo complexo
C. É difícil prever o resultado de uma mudança
D. Quando há feedback entre as peças
E. Quando seus componentes não são bem correspondentes
37: O que é um sistema não linear?
A. Uma equação
B. Um acorde
C. Um complexo
D. Um programa de computador
E. Um computador
38: O que significa a palavra "ativação"?
A. Processo
B. Função
C. Evento
D. Criação
E. Aprimoramento
39: Antes do que é definido como relu (x) = max (0, x)?
A. Valor absoluto
B. Unidade linear
C. Máx
D. Regressão linear
E. Unidade linear retificada
40: O que é uma função relu definida como?
A. Relu (x) = max (0, x)
B. Relu (x) = -1
C. Relu (x) = 0
D. Relu (x) = 1 - x
41: Qual é o objetivo das não linearidades?
A. Para produzir sinais diferentes dos padrão
B. Para gerar energia
C. Cola que cria um modelo poderoso a partir de peças comuns
D. Para impedir que uma máquina seja de alcance
E. Para fazer uma parte que pode mudar sua forma
42: Quem criou o modelo perceptron?
A. Marvin Minsky
B. Frank Rosenblatt
C. Gordon Moore
43: Em que ano foi criado o perceptron?
A. 1946
B. 1960
C. 1958
D. 1959
E. 1949
44: O que é um tipo de matemática que pode ser realizado na entrada de muitos perceptrons de uma só vez?
A. Camada densa
B. Camada convolucional
C. Camada totalmente conectada
45: Quantas camadas podem ser criadas alimentando uma camada densa em outra?
A. Quatro
B. Dois
C. Três
D. Seis
46: O que um modelo define como uma operação?
A. Estatisticas
B. Operações da matriz
C. Pesos
D. Significa
E. Dimensões
47: Que termo descreve o processo real de aprender?
A. Aprendizado
B. Educação
C. Treinamento
48: O que é uma função que mede a "erro" de um modelo?
A. Ajustar
B. Perda
C. Precisão
49: O que indica "∇l"?
A. Uma função complexa de uma variável real
B. Como a perda muda à medida que θ muda
C. O derivado da função de perda
D. Um campo vetorial em r
E. O gradiente da função de perda
50: Para que normalmente treinamos nosso modelo?
A. Centenas a milhares de épocas
B. Milhares a dezenas de milhares de épocas
C. Menos de 10 épocas
D. Dezenas a centenas de épocas
51: Quanto tempo as épocas normalmente duram?
A. Milhares a milhões
B. Dezenas para centenas
C. Centenas a milhares
52: A versão completa da retropropagação tem a complexidade adicional de que cada camada tem sua própria?
A. Saída
B. Função de ativação
C. Erro
D. Gradiente
53: Qual a porcentagem do tempo que as pessoas usam Adam?
A. 25%
B. 50%
C. 95%
54: O que 95% das vezes é usado pelas pessoas?
A. Véspera
B. Nós
C. Adam
D. EU
E. Terra
55: A taxa de aprendizado geralmente é um parâmetro do quê?
A. Modelo
B. Algoritmo
C. Otimizador
D. Método
56: Qual é o nome do parâmetro usado para ajustar a taxa na qual o algoritmo atualiza pesos durante o treinamento?
A. Momento
B. Precisão
C. Viés
D. Taxa de Aprendizagem
E. Decaimento de peso
57: Quantos exemplos podem ser divididos em dezesseis lotes de 64 elementos?
A. Mil**
B. Centenas
C. Dez mil
D. Dez
E. Dezesseis mil
58: Em que os lotes dividem nossos exemplos?
A. Dezesseis foder
B. Quatro
C. Dez
D. Oito
59: O que é um tipo de rede neural que tem muitos nomes diferentes?
A. Redes neurais convolucionais
B. Redes de memória de curto prazo de longo prazo
C. Máquinas Boltzmann restritas
D. Redes neurais recorrentes
E. Redes neurais recursivas
60: Qual é outro termo para redes neurais convolucionais?
A. Kernels convolucionais
B. Redes neurais
C. Redes neurais convolucionais
D. Camada convolucional
E. Convolutions
61: Que termo nem discutimos?
A. Função
B. Função de perda
C. Fonte
D. Otimização
E. Afundar
62: Em que momento uma rede absorve o estado absorvente?
A. Tempo aleatório
B. Grande tempo
C. Instantâneo
D. Depois que a rede é criada
E. Fim do tempo
63: A que os neurônios respondem?
A. Desativar
B. Excitar
C. Ativar
D. Estimular
E. Proteger
64: Como você ativa um neurônio?
A. Fazer com que um neurônio atire
B. Tomar uma decisão
C. Fazer com que um neurônio responda
D. Para aumentar a atividade de um neurônio
E. Para enviar uma mensagem
65: Qual é a quantidade de potencial elétrico que chega a um neurônio?
A. A quantidade total
B. Corrente alternada
C. O valor médio
D. O valor líquido
E. Corrente direta
66: Como são chamadas coeficientes adaptativos?
A. Um valor numérico que descreve o quão bem uma máquina pode generalizar de um exemplo para outro
B. Um tipo de filtro que ajuda a melhorar a qualidade da imagem
C. Um limite que define o número mínimo de exemplos necessários para que uma classificação seja precisa
D. Uma função matemática que ajuda a prever eventos futuros
E. Pesos que podem ser modificados por uma das regras de aprendizagem
67: Qual é o nome de um tipo de rede que pode ser treinado para resolver uma determinada tarefa?
A. Rede totalmente conectada
B. Rede adaptativa
C. Rede convolucional
D. Rede neural recorrente
68: O que é um exemplo comum de uma rede adaptativa?
A. Classificando o conteúdo da mensagem de email em categorias
B. Detectando atividades fraudulentas em um servidor da web
C. Classificando dados em grupos mutuamente exclusivos
D. Separando padrões visuais em duas ou mais classes
E. Detectando mudanças em uma rede ao longo do tempo
69: Qual é a maneira de conexão de neurônios para criar uma rede neural específica?
A. Função
B. Transmissão
C. Sinapse
D. Conexão
E. Arquitetura
70: O que significa a palavra arquitetura?
A. Um plano ou modelo para organizar os elementos de uma obra de arte
B. A arte de projetar e construir edifícios
C. O estudo ou aplicação da estrutura das coisas
D. A maneira de conexão de neurônios para fazer uma rede neural específica
71: O que é uma rede que fornece uma certa saída para uma determinada entrada?
A. Rede associativa
B. Rede congruente
C. Rede comunitária
D. Rede de codificadores-decodificadores
E. Rede social
72: O que é uma propriedade das redes associativas?
A. Capacidade de encontrar o caminho mais curto entre dois pontos
B. Capacidade de associar entradas diferentes a diferentes saídas
C. Capacidade de representar várias entradas como uma única saída
D. Capacidade de mapear a entrada na saída
E. Um que fornece uma certa saída para uma determinada entrada
73: Qual é o resultado possível da saída de uma rede associativa para uma determinada entrada?
A. Uma saída aleatória
B. Um conjunto de todas as saídas
C. Uma certa saída
D. Sem saída
E. Uma lista vazia
74: Que tipo de neurocomputadores não estão totalmente focados em uma parte de uma entrada?
A. Prototype Computers
B. Processual
C. Atenção
D. Redes neurais
E. Autônomo
75: O que pode processar uma parte de uma entrada?
A. Processamento de linguagem natural
B. Redes adversárias generativas
C. Um computador com um scanner
D. Braços mecânicos
E. Neurocomputadores atencionais
76: O que uma rede fornece a conclusão?
A. Capacidade de compartilhar dados
B. Capacidade de compartilhar recursos
C. Padrão de entrada barulhento
D. Comunicação defeituosa
E. Recursos redundantes
77: Qual é o processo de permitir que o erro entre a saída e a saída desejada seja transportada de volta através de uma rede de feedforward, de modo a permitir a atualização de pesos nos neurônios ocultos?
A. Propagação de devolução do erro
B. Atualização de peso
C. Propagação do erro de volta
D. Ajuste do peso
E. Correção de erros
78: Que tipo de erro poderia ser propagado através da rede?
A. Erro de transmissão
B. Erro de consenso
C. Erro de perda de dados
D. Erro para a frente
E. Back-Error
79: Uma linha de viés é um termo que permite o quê?
A. Identificação da resposta de neurônios
B. Identificação do limiar de neurônios
C. Determinando a localização de um neurônio
D. Identificação da localização do neurônio
E. Determinação do nível de ativação dos neurônios
80: Que linha permite a identificação do limiar de neurônios como peso em uma entrada constante especial?
A. Linha de saída
B. Linha de entrada de neurônios
C. Linha de viés
D. Linha de entrada
E. Linha de sensibilização
81: O que um neurônio da decisão binária responde?
A. Seu sinal de entrada
B. A força de seu sinal de entrada
C. Sua atividade total
D. A diferença entre sua entrada e saída
E. A média de sua entrada e saída
82: Qual é a saída de um neurônio limite se estiver ativo?
A. 1
B. 0
C. 0,5
D. -1
83: O que indica uma saída binária do neurônio limite?
A. O neurônio é estimulado por uma certa frequência
B. 0 (inativo) ou 1 (ativo)
C. Se um certo neurônio está ou não disparando
D. Se um certo estímulo está sendo processado ou não
E. O neurônio é
84: Se a saída de um neurônio estiver ativa, qual é o valor de um vetor bipolar se o neurônio não estiver em um circuito?
A. 0
B. + 1
C. -1
85: Se um neurônio tem um vetor bipolar, o que isso significa?
A. Pode disparar um +1 ou a -1
B. O neurônio está disparando sinais positivos e negativos
C. -1 (inativo) ou + 1 (ativo)
D. Pode disparar em +1 ou -1
E. O neurônio está disparando apenas um sinal
86: Qual é o algoritmo usado para aprender a distribuição de probabilidade em um conjunto de entradas por meio de alterações de peso usando respostas barulhentas?
A. Gradiente descendente
B. Boltzmann Machine
C. Estimador de entropia máxima
D. Máquina vetorial de suporte
E. Inferência bayesiana
87: O que é uma "máquina Boltzmann" um algoritmo para aprender?
A. A distribuição de probabilidade em um conjunto de foder
B. Um programa de computador que prevê o valor de uma variável aleatória
C. Uma máquina que calcula a probabilidade de resultados de um conjunto de
D. Um algoritmo de aprendizado que usa a distribuição de Boltzmann para
88: Qual é o exemplo de uma rede neural que pode ser treinada para aprender dígitos ou cartas?
A. Reconhecimento de texto
B. Reconhecimento de frases
C. Reconhecimento de fala
D. Reconhecimento de personagens
E. Reconhecimento de imagem
89: Como é chamado ao treinar os neurônios em uma certa ordem?
A. Aprendizado repetitivo
B. Aprendizagem processual
C. Aprendizado competitivo
D. Aprendizado associativo
90: Aprender a uma entrada significa aumentar a entrada de qual neurônio?
A. Neurônios no córtex somatossensorial
B. Neurônios no lobo frontal
C. Neurônios que disparam com mais frequência
D. Mais ativo
91: Qual é o nome do parâmetro usado para dar mais ou menos importância a uma entrada proveniente de outro?
A. Peso de entrada
B. Peso de saída
C. Limiar de conexão
D. Peso da conexão
92: Qual é a regra em que os pesos são alterados proporcionalmente à diferença entre a saída real e a saída desejada?
A. Lei dos retornos decrescentes
B. Regra delta
C. Regra quadrática
D. Regra linear
E. Regra de Cobb-Douglas
93: Que processo permite um aumento na área de superfície de um neurônio?
A. Dendritos
B. Neurônios
C. Sinapses
94: Qual é o armazenamento de informações em uma rede neural de uma maneira que depende da distribuição de pesos de conexão na rede?
A. Armazenamento distribuído
B. Armazenamento centralizado
C. Armazenamento local
95: Qual é o armazenamento de informações em redes neurais dependentes?
A. Número de neurônios na rede
B. Distribuição dos pesos da conexão na rede
C. Tipo de neurônios na rede
D. Número de camadas na rede
E. Número de pontos de dados de treinamento
96: O que é um estado de rede neural?
A. A atribuição numérica de uma quantidade indicando a estabilidade de uma merda neural
B. O resultado de um algoritmo de inteligência artificial
C. O nível de ativação de uma unidade líquida neural
D. A soma total dos pesos de todos os neurônios em uma rede neural
E. A saída de uma rede neural
97: O que significa "a atribuição numérica de uma quantidade que indica a estabilidade de um estado líquido neural"?
A. Gradiente descendente
B. Gradiente de erro
C. Função de energia
D. Função de erro
98: Qual é a superfície de erro chamada?
A. A superfície no espaço dos neurônios
B. A superfície no espaço das funções de ativação
C. A superfície no espaço de erros de gradiente
D. A superfície no espaço dos pesos da conexão
E. A superfície no espaço das estimativas de erro
99: No espaço dos pesos da conexão, qual é a superfície do erro?
A. A função de erro
B. Uma curva
C. A superfície da sensibilidade
D. Um conjunto de pontos
E. A superfície
100: Que tipo de peso é adicionado às entradas excitatórias para que a atividade resumida do neurônio aumente?
A. Nenhum peso é adicionado
B. Negativo
C. positivo
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