Множественный выбор вопросов о нейронных сетях
Множественный выбор вопросов о нейронных сетях
Добро пожаловать на страницу Множественный выбор вопросов о нейронных сетях на MCQss.com. Здесь вы найдете разнообразные множественный выбор вопросов, касающихся концепций нейронных сетей. Вы можете выбрать ответ на каждый вопрос и проверить, правильный ли он.
Нейронные сети относятся к сетевым моделям, которые эмулируют работу человеческого мозга. Они используются для решения задач, таких как классификация, распознавание образов, прогнозирование и другие. Нейронные сети находят применение в различных областях, включая компьютерное зрение, обработку естественного языка, рекомендательные системы и многое другое.
Если вы хотите узнать больше о нейронных сетях, важно понять основные концепции, такие как искусственные нейроны, слои сети, функции активации и обучение сети. Знание нейронных сетей ценно для специалистов в области машинного обучения, искусственного интеллекта и связанных с ними областях.
Бесплатные множественный выбор вопросов о нейронных сетях на MCQss.com помогут вам углубить свои знания и оценить свои навыки в этой области. Вы можете использовать их для тренировки, подготовки к собеседованиям, экзаменам и расширения своих знаний о нейронных сетях.
Какие преимущества множественного выбора вопросов о нейронных сетях? Они помогут вам подготовиться к собеседованиям, экзаменам и предстоящим тестам. Вы также можете использовать эти бесплатные множественный выбор вопросов для практики и увеличения своих знаний в этой области.
1: Что такое Adaline в нейронных сетях?
A. Элемент адаптивной линии
B. Адаптивный линейный элемент
C. Автоматический линейный элемент
D. Ни один из упомянутых
2: Что верно для нейронных сетей?
A. У него есть набор узлов и соединений
B. Каждый узел вычисляет его взвешенный вход
C. Узел может быть в возбужденном состоянии или не взволнованном состоянии
D. Все вышеперечисленное
3: Какие модели в нейронных сетях?
A. Представление биологических нейронных сетей
B. Математическое представление нашего понимания
C. И первый, и второй
D. Ни один из вышеперечисленных
4: Сколько видов искусственных нейронных сетей?
A. 3
B. 2
C. 4
D. 5
5: Что означает RNN?
A. Повторяющаяся нейронная сеть
B. Повторяющаяся нейронная сеть
C. Съемная нейронная сеть
D. Ни один из вышеперечисленных
6: Что такое задача автооседания в нейронных сетях?
A. Прогнозирование будущих входов
B. Связано с задачей хранения и отзывов
C. Найти связь между 2 последовательными входами
D. Все вышеперечисленное
7: Что такое пластичность в нейронных сетях?
A. Входной шаблон стал статичным
B. Входной шаблон продолжает менять
C. Образец вывода продолжает меняться
D. Ни один из вышеперечисленных
8: Передача сигнала в синапсе?
A. Химический процесс
B. Физический процесс
C. Как химический, так и физический процесс
D. Ни один из вышеперечисленных
9: Операции в нейронных сетях могут выполнять какие операции?
A. Параллель
B. Сериал
C. Как параллель, так и сериал
D. Ни один из вышеперечисленных
10: Нейронная сеть - это сеть или схема нейронов.
A. Истинный
B. ЛОЖЬ
11: Нейронные сети могут использоваться в разных областях. такой как -
A. Классификация
B. Обработка данных
C. Сжатие.
D. Все вышеперечисленное
12: Какие виды нейронных сетей?
A. Нейронная сеть
B. Радиальные базисные функции (RBF) Нейронная сеть
C. Повторяющаяся нейронная сеть
D. Все вышеперечисленное
13: Какой из следующих вариантов не является недостатком повторяющейся нейронной сети?
A. Обучение RNN - довольно сложная задача
B. Входные данные любой длины могут быть обработаны в этой модели.
C. Взрыв и градиент исчезает в этой модели.
D. Он не может обрабатывать очень длинные последовательности, если использует «tanh» или «relu» в качестве функции активации
14: Нейронные сети состоят из искусственных нейронов, которые похожи на биологическую модель нейронов.
A. Истинный
B. ЛОЖЬ
15: В каком типе нейронной сети данные сгруппированы на основе его расстояния от центральной точки?
A. Развертка нейронная сеть
B. Повторяющаяся нейронная сеть
C. Модульная нейронная сеть
D. Радиальная база функционирует нейронная сеть
16: Модульная нейронная сеть (MNN) - это нейронная сеть, которая имеет .......... Основные филиалы.
A. 2
B. 4
C. 6
D. 8
17: Искусственные нейронные сети - это биологически вдохновленные симуляции, выполняемые на компьютере для выполнения определенных конкретных задач, таких как
A. Кластеризация
B. Классификация
C. Распознавание образов
D. Все вышеперечисленное
18: Какая из следующих архитектур нейронной сети используется для распознавания шаблонов?
A. Многослойное персептрон
B. Kohonen Som
C. Радиальная базовая функциональная сеть
D. Все вышеперечисленное
19: Каковы преимущества нейронных сетей?
A. Это может быть выполнено без каких -либо проблем
B. Это может быть реализовано в любом приложении.
C. Нейронная сеть учится и перепрограммирование не требуется
D. Все вышеперечисленное
20: ......... Типы методов используются для реализации аппаратного обеспечения для нейронных сетей.
A. 2
B. 3
C. 4
D. 5
21: _____ измеряет время, которое пакет требует для обработки определенного количества транзакций.
A. Эталонный
B. Параметр
C. Промежуточное программное обеспечение
22: Каковы некоторые из областей, которые простирается дебаты по разведке?
A. Когнитивная наука, лингвистика
B. Нейробиология, генетика
C. Когнитивная наука
D. Генетика, нейробиология
E. Философия, психология, социология
23: Что наука пыталась сделать на протяжении десятилетий?
A. Сломать скорость света
B. Создать новую форму жизни
C. Имитировать интеллект
D. Изменить погоду
E. Создать машину времени
24: Как реагируют системы ИИ, и (по -видимому) разум о себе и об окружающем мире?
A. Машинное обучение
B. Суперинтеллинг
C. Искусственный общий интеллект
D. Робототехника
E. Искусственный интеллект
25: Какова задача показать входные данные и выходы проблемы в алгоритм?
A. Анализ данных
B. Отладка
C. Машинное обучение
D. Тестирование
26: Какие шаги задействованы между буквами и беглостью?
A. Упражняться
B. Фонетика
C. Несколько
D. Фонология
E. Словарный запас
27: Научиться читать полные предложения - это пример того, какой тип обучения?
A. Структурированное обучение
B. Ассоциативное обучение
C. Глубокое обучение
D. Обучение животных
E. Преодоление посредственности
28: Что такое изучение данных?
A. Математика
B. Статистика
C. Когнитивная наука
D. Наука данных
29: Что такое еще одно распространенное заблуждение о науке о данных?
A. Что все ученые -данные являются экспертами в статистике
B. Что все ученые данных используют одни и те же инструменты и методы
C. Что DL и DS - это одно и то же
D. Эта наука данных является недавней разработкой
E. Что ученые из данных могут только зарегистрировать числа
30: Какой термин обычно относится к исследовательскому анализу?
A. Сбор данных
B. Анализ данных
C. Прогнозирующая аналитика
D. Аналитика
31: Что означает NN?
A. Сетевой узел
B. Нейронная сеть
C. Нейро-сеть
D. Искусственная нейронная сеть
32: Что делает слой?
A. Добавляет структуру в данные
B. Уменьшает размер структуры данных
C. Сохраняет результаты операции
D. Предоставляет способ группировать данные
E. Определяет операцию, которая принимает некоторые входы, некоторые параметры и создает набор выходов
33: Какой слой получает вектор и умножает его на матрицу?
A. Сверточный слой
B. Сверточная нейронная сеть
C. Полностью подключенный слой
D. Плотный слой
34: Как называется плотный слой?
A. Жидкость, которая опускается на дно, потому что у нее больше массы, чем воды
B. Слой нейронов в коре компьютера
C. Это слой, который получает вектор (вход) и умножает его на матрицу (параметры), создавая другой вектор (выходы).
D. Сборка элементарных частиц в веществе.
E. Тонкий слой зажат между двумя еще плотными слоями.
35: Линейная система легко в чем?
A. Анализировать
B. Предсказывать
C. Решать
D. Изучать
E. Устранение неполадок
36: Почему система не линейна?
A. Невозможно повторить исходный шаблон
B. Когда его части переплетаются как сложное целое
C. Трудно предсказать результат изменения
D. Когда есть обратная связь между частями
E. Когда его компоненты не будут хорошо соответствовать
37: Что такое система, не линейная?
A. Уравнение
B. Аккорд
C. Сложный целый
D. Компьютерная программа
E. Компьютер
38: Что означает слово «активация»?
A. Процесс
B. Функция
C. Событие
D. Создание
E. Улучшение
39: За исключением того, что определяется как Relu (x) = max (0, x)?
A. Абсолютная величина
B. Линейный блок
C. Абсолютный макс
D. Линейная регрессия
E. Исправленное линейное единство
40: Что определяется функцией Relu?
A. Relu (x) = max (0, x)
B. Relu (x) = -1
C. Relu (x) = 0
D. Relu (x) = 1 - x
41: Какова цель нелинейности?
A. Чтобы создать сигналы, которые отличаются от стандартных
B. Генерировать энергию
C. Клей, который создает мощную модель из обычных частей
D. Чтобы не допустить, чтобы машина не было
E. Чтобы сделать часть, которая может изменить свою форму
42: Кто создал модель Perceptron?
A. Марвин Минский
B. Фрэнк Розенблатт
C. Гордон Мур
43: В каком году был создан персептрон?
A. 1946
B. 1960
C. 1958
D. 1959
E. 1949
44: Что такое тип математики, которая может быть выполнена при вводе из многих персептронов одновременно?
A. Плотный слой
B. Сверточный слой
C. Полностью подключенный слой
45: Сколько слоев можно создать, подав плотный слой в другой?
A. Четыре
B. Два
C. Три
D. Шесть
46: Что модель определяет как операция?
A. Статистика
B. Матрица Операции
C. Вес
D. Означает
E. Размеры
47: Какой термин описывает фактический процесс обучения самому?
A. Обучение
B. Образование
C. Обучение
48: Какова функция, которая измеряет «неправильность» модели?
A. Соответствовать
B. Потеря
C. Точность
49: Что указывает "∇l"?
A. Сложная функция одной реальной переменной
B. Как потери изменяются по мере изменения θ
C. Производная функции потери
D. Векторное поле на r
E. Градиент функции потери
50: Для чего мы обычно тренируем нашу модель?
A. Сотни до тысяч эпох
B. Тысячи до десятков тысяч эпох
C. Менее 10 эпох
D. Десятки до сотен эпох
51: Как долго обычно длится эпохи?
A. Тысячи миллионов
B. Десятки до сотен
C. Сотни до тысячи
52: В полной версии BackPropagation есть дополнительная сложность, в которой у каждого слоя есть свой собственный?
A. Выход
B. Функция активации
C. Ошибка
D. Градиент
53: Какой процент времени люди используют Адама?
A. 25%
B. 50%
C. 95%
54: Что 95% случаев используется людьми?
A. Канун
B. Мы
C. Адам
D. я
E. Земля
55: Скорость обучения часто является параметром того, что?
A. Модель
B. Алгоритм
C. Оптимизатор
D. Метод
56: Как называется параметр, используемый для регулировки скорости, с которой алгоритм обновляет веса во время обучения?
A. Импульс
B. Точность
C. Предвзятость
D. Скорость обучения
E. Распад веса
57: Сколько примеров можно разделить на шестнадцать партий из 64 элементов?
A. Тысяча
B. Сто
C. Десять тысяч
D. Десять
E. Шестнадцать тысяч
58: Во что партии делят наши примеры?
A. Шестнадцать
B. Четыре
C. Десять
D. Восемь
59: Что такое тип нейронной сети, в которой много разных имен?
A. Сверточные нейронные сети
B. Длинные краткосрочные сети памяти
C. Ограниченные машины Больцмана
D. Повторяющиеся нейронные сети
E. Рекурсивные нейронные сети
60: Какой еще один термин для сверточных нейронных сетей?
A. Сверточные ядра
B. Нейронные сети
C. Сверточные нейронные сети
D. Сверточный слой
E. Своения
61: Какой термин мы даже не обсудили?
A. Функция
B. Функция потерь
C. Источник
D. Оптимизация
E. Раковина
62: В это время сеть поглощает поглощающее состояние?
A. Случайное время
B. Большое время
C. Мгновенный
D. После создания сети
E. Время окончания
63: На что реагируют нейроны?
A. Деактивировать
B. Волновать
C. Активировать
D. Стимулировать
E. Защищать
64: Как активировать нейрон?
A. Заставлять нейрон стрелять
B. Принять решение
C. Заставлять нейрон ответить
D. Чтобы увеличить активность нейрона
E. Отправить сообщение
65: Какое количество электрического потенциала достигает нейрона?
A. Общая сумма
B. Переменный ток
C. Средняя сумма
D. Чистая сумма
E. Постоянный ток
66: Как называют адаптивные коэффициенты?
A. Числовое значение, которое описывает, насколько хорошо машина может обобщить от одного примера на другой
B. Тип фильтра, который помогает улучшить качество изображения
C. Порог, который определяет минимальное количество примеров, необходимых для точной классификации
D. Математическая функция, которая помогает предсказать будущие события
E. Веса, которые могут быть изменены одним из различных правил обучения
67: Как называется тип сети, которую можно обучить для решения данной задачи?
A. Полностью подключенная сеть
B. Адаптивная сеть
C. Сверточная сеть
D. Повторяющаяся нейронная сеть
68: Что является распространенным примером адаптивной сети?
A. Классификация содержимого сообщения электронной почты по категориям
B. Обнаружение мошеннической деятельности на веб -сервере
C. Классификация данных в взаимоисключающие группы
D. Разделение визуальных шаблонов на два или более классов
E. Обнаружение изменений в сети с течением времени
69: Какова подключение нейронов для создания конкретной нейронной сети?
A. Функция
B. Передача инфекции
C. Синапс
D. Связь
E. Архитектура
70: Что означает слово архитектура?
A. План или модель для организации элементов произведения искусства
B. Искусство проектирования и строительства зданий
C. Изучение или применение структуры вещей
D. Способ соединения нейронов для создания конкретной нейронной сети
71: Что такое сеть, которая дает определенный выход для данного входа?
A. Ассоциативная сеть
B. Конгруэнтная сеть
C. Сообщество сеть
D. Сеть энкодера-декодера
E. Социальная сеть
72: Что такое собственность ассоциативных сетей?
A. Способность найти кратчайший путь между любыми двумя точками
B. Возможность связывать различные входы с разными выходами
C. Возможность представлять несколько входов в виде единого вывода
D. Возможность отображать вход на вывод
E. Тот, который дает определенный выход для данного входа
73: Каков возможный результат вывода ассоциативной сети для данного ввода?
A. Случайный выход
B. Набор всех выходов
C. Определенный выход
D. Нет вывода
E. Пустой список
74: Какой тип нейрокомпьютеров не полностью сосредоточен на одной части ввода?
A. Прототип компьютеров
B. Процедурный
C. Внимание
D. Нейронные сети
E. Автономный
75: Что может обработать одну часть ввода?
A. Обработка естественного языка
B. Генеративные состязательные сети
C. Компьютер с сканером
D. Механические руки
E. Нейрокомпьютеры внимания
76: Что обеспечивает сеть завершения?
A. Возможность обмена данными
B. Способность делиться ресурсами
C. Шумный шаблон ввода
D. Неисправное общение
E. Избыточные ресурсы
77: Каков процесс разрешения ошибки между выходом и желаемым выходом перенесена обратно через сеть при питании, чтобы позволить обновлять веса на скрытых нейронах?
A. ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОЕ ПРОИЗВОДСТВО
B. Обновление веса
C. Размножение обратной ошибки
D. Регулировка веса
E. Исправление ошибки
78: Какая ошибка может быть распространена через сеть?
A. Проверка ошибка
B. Консенсусная ошибка
C. Ошибка потери данных
D. Праворец
E. Обратная ошибка
79: Линия смещения - это термин, который позволяет что?
A. Идентификация реакции нейронов
B. Идентификация порога нейронов
C. Определение местоположения нейрона
D. Идентификация местоположения нейрона
E. Определение уровня активации нейронов
80: Какая линия позволяет идентифицировать порог нейронов в качестве веса на специальном постоянном входе?
A. Выходная линия
B. Входная линия нейронов
C. Линия смещения
D. Входная линия
E. Линия сенсибилизации
81: На что реагирует нейрон бинарного решения?
A. Его входной сигнал
B. Сила его входного сигнала
C. Его общая активность
D. Разница между его входом и выводом
E. Среднее значение его ввода и вывода
82: Каков выход порогового нейрона, если он активен?
A. 1
B. 0
C. 0,5
D. -1
83: Что указывает бинарный выходной вид нейрона?
A. Нейрон стимулируется определенной частотой
B. Либо 0 (неактивное) или 1 (активное)
C. Стреляет ли определенный нейрон
D. Обрабатывается ли определенный стимул
E. Нейрон есть
84: Если вывод нейрона активен, каково значение биполярного вектора, если нейрон не находится в схеме?
A. 0
B. + 1
C. -1
85: Если у нейрона есть биполярный вектор, что это значит?
A. Он может уволить либо +1, либо -1
B. Нейрон стреляет как положительные, так и отрицательные сигналы
C. Либо -1 (неактивное) или + 1 (активное)
D. Он может стрелять в +1 или -1
E. Нейрон зажигает только один сигнал
86: Какой алгоритм используется для изучения распределения вероятностей на наборе входов с помощью изменений веса с использованием шумных ответов?
A. Градиент спуск
B. Больцманн Машина
C. Максимальная оценка энтропии
D. Машина опорных векторов
E. Байесовский вывод
87: Что такое «Машина Больцмана» - алгоритм обучения?
A. Распределение вероятностей на наборе
B. Компьютерная программа, которая прогнозирует значение случайной величины
C. Машина, которая вычисляет вероятность результатов из набора
D. Алгоритм обучения, который использует распределение Больцмана в
88: Что является одним из примеров нейронной сети, которую можно научить изучать цифры или буквы?
A. Распознавание текста
B. Признание предложения
C. Распознавание речи
D. Распознавание персонажа
E. Распознавание изображения
89: Как это называется при обучении нейронов в определенном порядке?
A. Повторное обучение
B. Процедурное обучение
C. Конкурентное обучение
D. Ассоциативное обучение
90: Обучение на вводе означает увеличение ввода какого нейрона?
A. Нейроны в соматосенсорной коре
B. Нейроны в лобной доле
C. Нейроны, которые чаще всего стреляют
D. Наиболее активно
91: Как называется параметр, который используется для более или менее важности для ввода, исходящего от другого?
A. Вес ввода
B. Выходной вес
C. Порог соединения
D. Вес соединения
92: Какое правило, где веса изменяются пропорционально разнице между фактическим выходом и желаемой выходом?
A. Закон снижения возврата
B. Правило дельты
C. Квадратичное правило
D. Линейное правило
E. Правило Кобба-Дугласа
93: Какой процесс позволяет увеличить площадь поверхности нейрона?
A. Дендриты
B. Нейроны
C. Синапсы
94: Какое хранилище информации в нейронной сети в зависимости от распределения весов соединений по сети?
A. Распределенное хранилище
B. Централизованное хранение
C. Местное хранение
95: От чего зависит хранение информации в нейронных сетях?
A. Количество нейронов в сети
B. Распределение весов подключения по сети
C. Тип нейронов в сети
D. Количество слоев в сети
E. Количество точек обучения данных
96: Что такое государство нейронной сети?
A. Числовое назначение количества, указывающей на стабильность нейронного
B. Результат алгоритма искусственного интеллекта
C. Уровень активации подразделения нейронной сети
D. Общая сумма весов всех нейронов в нейронной сети
E. Вывод нейронной сети
97: Что означает «числовое назначение количества, указывающее на стабильность состояния нейронной сети»?
A. Градиент спуск
B. Градиент ошибок
C. Энергетическая функция
D. Функция ошибки
98: Как называется поверхность ошибки?
A. Поверхность в пространстве нейронов
B. Поверхность в пространстве функций активации
C. Поверхность в пространстве градиентных ошибок
D. Поверхность в пространстве веса соединения
E. Поверхность в пространстве ошибок оценивает
99: В пространстве весов соединения, какова поверхность ошибки?
A. Функция ошибки
B. Кривая
C. Поверхность чувствительности
D. Набор баллов
E. Поверхность
100: Какой вес добавляется к возбуждающим входам, чтобы увеличивалась суммированная активность нейрона?
A. Вес не добавлено
B. Отрицательный
C. Положительный
List of Множественн...
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
