Sinir Ağları Çoktan Seçmeli Sorular
Sinir Ağları Çoktan Seçmeli Sorular
MCQss.com'daki Sinir Ağları Çoktan Seçmeli Sorular sayfasına hoş geldiniz. Bu sayfa, Sinir Ağları konseptleriyle ilgili çeşitli çoktan seçmeli sorular içermektedir. Her soru için seçenekler arasından birini seçebilir ve cevabınızın doğru mu yoksa yanlış mı olduğunu kontrol edebilirsiniz.
Sinir Ağları, insan beyninin çalışmasını taklit eden ağ modellerine atıfta bulunur. Sınıflandırma, desen tanıma, tahmin gibi problemlerin çözümünde kullanılırlar. Sinir Ağları, bilgisayar görüşü, doğal dil işleme, öneri sistemleri ve daha birçok alanda kullanılmaktadır.
Sinir Ağları öğrenmek isterseniz, yapay sinir hücresi, ağ katmanları, aktivasyon fonksiyonları ve ağ eğitimi gibi temel kavramları anlamanız önemlidir. Sinir Ağları konusundaki bilgi, makine öğrenimi, yapay zeka ve ilgili uzmanlık alanlarında çalışan profesyoneller için büyük önem taşır.
MCQss.com'daki ücretsiz Sinir Ağları Çoktan Seçmeli Sorular, bu alandaki bilginizi derinleştirmenize ve becerilerinizi değerlendirmenize yardımcı olabilir. Bu soruları kullanarak pratik yapabilir, gelecek mülakatlar, sınavlar ve testlere hazırlanabilir ve Sinir Ağları konusundaki bilginizi artırabilirsiniz.
Sinir Ağları Çoktan Seçmeli Sorularının faydaları nelerdir? Bu sorular, gelecek mülakatlar, sınavlar ve testlere hazırlanmanıza yardımcı olabilir. Ayrıca, bu ücretsiz çoktan seçmeli soruları kullanarak bu alandaki bilginizi pratik yaparak ve geliştirerek artırabilirsiniz.
1: Sinir ağlarında Adaline nedir?
A. Uyarlanabilir çizgi öğesi
B. Uyarlanabilir doğrusal eleman
C. Otomatik doğrusal eleman
D. Bahsedilenlerin hiçbiri
2: Sinir ağları için hangisi geçerlidir?
A. Düğüm ve bağlantı seti var
B. Her düğüm ağırlıklı girişini hesaplar
C. Düğüm heyecanlı durumda veya heyecanlanmamış durumda olabilir
D. Yukarıdakilerin hepsi
3: Sinir ağlarında modeller nelerdir?
A. Biyolojik sinir ağlarının temsili
B. Anlayışımızın matematiksel temsili
C. Hem birinci hem de ikinci
D. Yukarıdakilerin hiçbiri
4: Kaç tür yapay sinir ağı?
A. 3
B. 2
C. 4
D. 5
5: RNN ne anlama geliyor?
A. Tekrarlayan sinir ağı
B. Tekrarlayan sinir ağı
C. Çıkarılabilir sinir ağı
D. Yukarıdakilerin hiçbiri
6: Sinir ağlarında otomatik ilişkilendirme görevi nedir?
A. Gelecekteki girdileri tahmin etmek
B. Depolama ve geri çağırma görevi ile ilgili
C. Ardışık 2 girdi arasındaki ilişki bulun
D. Yukarıdakilerin hepsi
7: Sinir ağlarında plastisite nedir?
A. Girdi modeli statik hale geldi
B. Giriş deseni değişmeye devam ediyor
C. Çıktı deseni değişmeye devam ediyor
D. Yukarıdakilerin hiçbiri
8: Synapse'de sinyal iletimi bir?
A. Kimyasal işlem
B. Fiziksel süreç
C. Hem kimyasal hem de fiziksel süreç
D. Yukarıdakilerin hiçbiri
9: Sinir ağlarındaki operasyonlar ne tür operasyonlar yapabilir?
A. Paralel
B. Seri
C. Hem paralel hem de seri
D. Yukarıdakilerin hiçbiri
10: Sinir ağı, nöronların bir ağı veya devresidir.
A. Doğru
B. YANLIŞ
11: Sinir ağları farklı alanlarda kullanılabilir. örneğin -
A. Sınıflandırma
B. Veri işleme
C. Sıkıştırma.
D. Yukarıdakilerin hepsi
12: Sinir ağı türleri nelerdir?
A. İleri besleme sinir ağı
B. Radyal Temel İşlevler (RBF) Sinir ağı
C. Tekrarlayan sinir ağı
D. Yukarıdakilerin hepsi
13: Aşağıdaki seçeneklerden hangisi tekrarlayan sinir ağının dezavantajı değildir?
A. Bir RNN eğitimi oldukça zorlu bir görevdir
B. Bu modelde herhangi bir uzunluktaki girişler işlenebilir.
C. Bu modelde patlama ve gradyan yok olma yaygındır.
D. Bir aktivasyon işlevi olarak 'Tanh' veya 'relu' kullanıyorsanız çok uzun dizileri işleyemez
14: Nöral ağlar, nöronların biyolojik modeline benzer yapay nöronlardan oluşur.
A. Doğru
B. YANLIŞ
15: Hangi tür sinir ağında, veriler bir merkez noktasından uzaklığına göre gruplandırılır?
A. Evrişim sinir ağı
B. Tekrarlayan sinir ağı
C. Modüler sinir ağı
D. Radyal temel işlevler sinir ağı
16: Modüler Nöral Ağ (MNN), .......... ana dalları olan bir sinir ağıdır.
A. 2
B. 4
C. 6
D. 8
17: Yapay sinir ağları, bilgisayarda gerçekleştirilen belirli belirli görevleri gerçekleştirmek için biyolojik olarak ilham alan simülasyonlardır.
A. Kümeleme
B. Sınıflandırma
C. Desen tanıma
D. Yukarıdakilerin hepsi
18: Desen tanıma için aşağıdaki sinir ağı mimarilerinden hangisi kullanılır?
A. Çok katmanlı algılayıcı
B. Kohonen Som
C. Radyal temel işlev ağı
D. Yukarıdakilerin hepsi
19: Sinir ağlarının avantajları nelerdir?
A. Herhangi bir sorun olmadan yapılabilir
B. Herhangi bir uygulamada uygulanabilir.
C. Bir sinir ağı öğrenir ve yeniden programlama gerekli değildir
D. Yukarıdakilerin hepsi
20: ......... Nöral ağlar için donanım uygulamak için yöntem türleri kullanılır.
A. 2
B. 3
C. 4
D. 5
21: A _____, bir paketin belirli sayıda işlemi işlemek için aldığı zamanı ölçer.
A. Kalite testi
B. Parametre
C. Ara katman yazılımı
22: İstihbarat tartışmasının yayıldığı alanlardan bazıları nelerdir?
A. Bilişsel Bilim, Dilbilim
B. Nörobiyoloji, genetik
C. Bilişsel bilim
D. Genetik, sinirbilim
E. Felsefe, Psikoloji, Sosyoloji
23: Bilim onlarca yıldır ne yapmaya çalışıyor?
A. Işık hızını kır
B. Yeni bir yaşam biçimi yaratın
C. Zekayı taklit
D. Havayı Değiştir
E. Bir Zaman Makinesi Oluşturun
24: Kendileri ve etraflarındaki dünya hakkında tepki veren ve nedeni (görünen) AI sistemleri nelerdir?
A. Makine öğrenme
B. Süper
C. Yapay genel zeka
D. Robot
E. Yapay zeka
25: Bir sorunun girişlerini ve çıktılarını bir algoritmaya gösterme görevi nedir?
A. Veri analizi
B. Hata ayıklama
C. Makine öğrenme
D. Test yapmak
26: Harfler ve akıcılık arasında hangi adımlar var?
A. Pratik
B. Fonetik
C. Birçok
D. Fonoloji
E. Kelime bilgisi
27: Tam cümleleri okumayı öğrenmek, ne tür bir öğrenmenin bir örneğidir?
A. Yapılandırılmış öğrenme
B. Asosyal öğrenme
C. Derin Öğrenme
D. Hayvan öğrenimi
E. Aşan sıradanlık
28: Veri çalışması nedir?
A. Matematik
B. İstatistik
C. Bilişsel bilim
D. Veri Bilimi
29: Veri bilimi hakkında başka bir yaygın yanlış anlama nedir?
A. Tüm veri bilimcilerinin istatistik konusunda uzman olduğu
B. Tüm veri bilimcilerinin aynı araç ve teknikleri kullandığı
C. DL ve DS aynı şeyler
D. Veri bilimi yeni bir gelişme
E. Veri bilimcilerinin sadece sayıları kırabildikleri
30: Hangi terim genellikle keşif analizini ifade eder?
A. Veri madenciliği
B. Veri analizi
C. Öngörücü analitik
D. Analytics
31: NN ne anlama geliyor?
A. Ağ düğümü
B. Sinir ağı
C. Nöro ağ
D. Yapay sinir ağı
32: Bir katman ne yapar?
A. Verilere yapı ekler
B. Bir veri yapısının boyutunu azaltır
C. Bir operasyonun sonuçlarını tutar
D. Verileri gruplandırmanın bir yolunu sağlar
E. Bazı girişleri, bazı parametreleri alan ve bir dizi çıktı üreten bir işlemi tanımlar
33: Bir vektör alan ve bir matrisle çarpan katman nedir?
A. Evrişim katmanı
B. Evrişim sinir ağı
C. Tamamen Bağlı Katman
D. Yoğun katman
34: Yoğun katman ne denir?
A. Sudan daha fazla kütleye sahip olduğu için dibe batan bir sıvı
B. Bir bilgisayarın korteksindeki bir nöron tabakası
C. Bir vektör (giriş) alan ve bir matris (parametreler) ile çarpan, başka bir vektör (çıkışlar) üreten katmandır.
D. Bir maddede temel parçacıkların bir araya getirilmesi.
E. İki daha yoğun katman arasında sıkışmış ince bir tabaka.
35: Doğrusal bir sistem ne için kolaydır?
A. Analiz etmek
B. Tahmin etmek
C. Çözmek
D. Çalışmak
E. Sorun gidermek
36: Bir sistem neden doğrusal değil?
A. Orijinal deseni çoğaltmak imkansız
B. Parçaları karmaşık bir bütün olarak iç içe geçtiğinde
C. Bir değişikliğin sonucunu tahmin etmek zor
D. Parçalar arasında geri bildirim olduğunda
E. Bileşenleri iyi eşleşmediğinde
37: Doğrusal olmayan bir sistem nedir?
A. Bir denklem
B. Bir akor
C. Karmaşık bir bütün
D. Bir Bilgisayar Programı
E. Bir bilgisayar
38: "Aktivasyon" kelimesi ne anlama geliyor?
A. İşlem
B. İşlev
C. Etkinlik
D. Yaratma
E. Artırma
39: Relu (x) = maks (0, x) olarak tanımlanan şeyden kısa?
A. Mutlak değer
B. Doğrusal ünite
C. Mutlak Max
D. Doğrusal regresyon
E. Düzeltilmiş doğrusal birlik
40: Bir relu işlevi ne olarak tanımlanır?
A. Relu (x) = maks (0, x)
B. Relu (x) = -1
C. Relu (x) = 0
D. Relu (x) = 1 - x
41: Doğrulukların amacı nedir?
A. Standartlardan farklı sinyaller üretmek
B. Enerji üretmek için
C. Sıradan parçalardan güçlü bir model oluşturan tutkal
D. Bir makineyi aşırı kapsamdan korumak için
E. Şeklini değiştirebilecek bir rol yapmak
42: Perceptron modelini kim yarattı?
A. Marvin Minsky
B. Frank Rosenblatt
C. Gordon Moore
43: Perceptron hangi yılda yaratıldı?
A. 1946
B. 1960
C. 1958
D. 1959
E. 1949
44: Bir kerede birçok algılamadan girdi üzerinde gerçekleştirilebilecek bir matematik türü nedir?
A. Yoğun katman
B. Evrişim katmanı
C. Tamamen Bağlı Katman
45: Yoğun bir katmanı diğerine besleyerek kaç katman oluşturulabilir?
A. Dört
B. İki
C. Üç
D. Altı
46: Bir model operasyon olarak ne tanımlar?
A. İstatistik
B. Matris işlemleri
C. Ağırlıklar
D. Araç
E. Boyutlar
47: Hangi terim gerçek öğrenme sürecini tanımlar?
A. Öğrenme
B. Eğitim
C. Eğitim
48: Bir modelin "yanlışlığını" ölçen bir işlev nedir?
A. Yerleştirmek
B. Kayıp
C. Kesinlik
49: "∇l" ne gösterir?
A. Bir gerçek değişkenin karmaşık bir işlevi
B. Θ değiştikçe kayıp nasıl değişir
C. Kayıp fonksiyonunun türevi
D. R üzerinde bir vektör alanı
E. Kayıp fonksiyonunun gradyanı
50: Genellikle modelimizi ne için eğitiyoruz?
A. Yüzlerce ila binlerce dönem
B. Binlerce ila on binlerce dönem
C. 10'dan az dönem
D. Onlarca yüzlerce dönem
51: Çağlar tipik olarak ne kadar sürer?
A. Binlerce ila milyon
B. Onlarca yüzlerce
C. Yüzlerce ila binlerce
52: Backpropagation'ın tam sürümünde, her katmanın kendine ait olduğu ek karmaşıklığa sahiptir.
A. Çıktı
B. Aktivasyon işlevi
C. Hata
D. Gradyan
53: İnsanlar Adam'ı yüzde kaç zaman kullanıyor?
A. % 25
B. % 50
C. % 95
54: Zamanın% 95'i insanlar tarafından kullanılır?
A. Havva
B. Biz
C. Adam
D. BEN
E. Toprak
55: Öğrenme oranı genellikle neyin bir parametresidir?
A. Model
B. Algoritma
C. Optimize edici
D. Yöntem
56: Algoritmanın eğitim sırasında ağırlıkları güncelleme hızını ayarlamak için kullanılan parametrenin adı nedir?
A. İtme
B. Kesinlik
C. Ön yargı
D. Öğrenme oranı
E. Ağırlık bozulması
57: Kaç örnek 64 elementten on altı partiye ayrılabilir?
A. Bin
B. Yüz
C. On bin
D. On
E. On altı bin
58: Toplumlarımızı örneklerimizi neye böler?
A. On altı
B. Dört
C. On
D. Sekiz
59: Birçok farklı adı olan bir tür sinir ağı türü nedir?
A. Evrişimli sinir ağları
B. Uzun kısa süreli bellek ağları
C. Kısıtlı Boltzmann Makineleri
D. Tekrarlayan sinir ağları
E. Özyinelemeli sinir ağları
60: Evrişimli sinir ağları için başka bir terim nedir?
A. Evrişim çekirdekleri
B. Nöral ağlar
C. Evrişimli sinir ağları
D. Evrişim katmanı
E. Convolutions
61: Hangi terimi bile tartışmadık?
A. İşlev
B. Kayıp İşlevi
C. Kaynak
D. Optimizasyon
E. Atmak
62: Bir ağ hangi sırada emici durumu emer?
A. Rastgele zaman
B. Büyük zaman
C. Anında
D. Ağ oluşturulduktan sonra
E. Bitiş zamanı
63: Nöronlar neye tepki verir?
A. Devre dışı bırakmak
B. Heyecanlandırmak
C. Etkinleştir
D. Canlandırmak
E. Korumak
64: Bir nöronu nasıl etkinleştirirsiniz?
A. Bir nöronun ateş etmesine neden olmak için
B. Karar vermek
C. Bir nöronun cevap vermesine neden olmak için
D. Bir nöronun aktivitesini arttırmak için
E. Mesaj göndermek için
65: Bir nörona gelen elektrik potansiyeli miktarı nedir?
A. Toplam miktar
B. Alternatif akım
C. Ortalama miktar
D. Net miktar
E. Doğru akım
66: Uyarlanabilir katsayılar nedir?
A. Bir makinenin bir örnekten diğerine ne kadar iyi genellenebileceğini açıklayan sayısal bir değer
B. Görüntü kalitesini artırmaya yardımcı olan bir filtre türü
C. Bir sınıflandırmanın doğru olması için gereken minimum örnek sayısını tanımlayan bir eşik
D. Gelecekteki olayları tahmin etmeye yardımcı olan matematiksel bir işlev
E. Öğrenme kurallarından biriyle değiştirilebilen ağırlıklar
67: Belirli bir görevi çözmek için eğitilebilecek bir ağ türünün adı nedir?
A. Tamamen Bağlı Ağ
B. Uyarlanabilir Ağ
C. Evrişim ağı
D. Tekrarlayan sinir ağı
68: Uyarlanabilir bir ağın yaygın bir örneği nedir?
A. E -posta mesajı içeriğini kategoriler halinde sınıflandırma
B. Bir web sunucusunda hileli etkinliği tespit etmek
C. Verileri birbirini dışlayan gruplara sınıflandırmak
D. Görsel kalıpları iki veya daha fazla sınıfa ayırmak
E. Zaman içinde bir ağdaki değişiklikleri tespit etmek
69: Belirli bir sinir ağı yapmak için nöronların bağlantı şekli nedir?
A. İşlev
B. Bulaşma
C. Sinaps
D. Bağlantı
E. Mimari
70: Mimarlık kelimesi ne anlama geliyor?
A. Bir sanat eserinin unsurlarını düzenlemek için bir plan veya model
B. Binalar tasarlama ve inşa etme sanatı
C. Şeylerin yapısının incelenmesi veya uygulanması
D. Belirli bir sinir ağı yapmak için nöronların bağlantı şekli
71: Belirli bir giriş için belirli bir çıktı veren bir ağ nedir?
A. İlişkisel Ağ
B. Uyumlu ağ
C. Topluluk ağı
D. Enkoder-Decoder ağı
E. Sosyal ağ
72: İlişkisel ağların mülkü nedir?
A. Herhangi bir iki nokta arasındaki en kısa yolu bulma yeteneği
B. Farklı girişleri farklı çıkışlarla ilişkilendirme yeteneği
C. Tek bir çıktı olarak birden çok girişi temsil etme yeteneği
D. Girişi çıktıya eşleştirme yeteneği
E. Belirli bir giriş için belirli bir çıktı veren biri
73: Belirli bir giriş için ilişkisel bir ağın çıktısının olası bir sonucu nedir?
A. Rastgele bir çıktı
B. Tüm çıkışlardan oluşan bir dizi
C. Belli bir çıktı
D. Çıktı yok
E. Boş bir liste
74: Ne tür bir nöro -bileşenler tamamen bir girişin bir kısmına odaklanmaz?
A. Prototip bilgisayarlar
B. Prosedürel
C. Dikkat
D. Nöral ağlar
E. Özerk
75: Bir girişin bir kısmını ne işleyebilir?
A. Doğal dil işleme
B. Üretken çekişmeli ağlar
C. Tarayıcısı olan bir bilgisayar
D. Mekanik kollar
E. Dikkatli nöro -bileşenler
76: Bir ağ tamamlanmasını ne sağlar?
A. Veri paylaşabilme
B. Kaynakları paylaşabilme
C. Gürültülü giriş deseni
D. Hatalı iletişim
E. Gereksiz kaynaklar
77: Gizli nöronlardaki ağırlıkların güncellenmesine izin vermek için çıktı ve istenen çıktı arasındaki hatanın bir besleme ağından geri taşınmasına izin verme işlemi nedir?
A. Hata arkası yayılımı
B. Ağırlık Güncelleme
C. Geri Hikir Yayımı
D. Ağırlık Ayarı
E. Hata düzeltme
78: Ağ üzerinden ne tür bir hata yayılabilir?
A. Yayın hatası
B. Fikir birliği hatası
C. Veri kaybı hatası
D. İleri hat
E. Geri Erişim
79: Önyargı çizgisi, neye izin veren bir terimdir?
A. Nöron yanıtının tanımlanması
B. Nöron eşiğinin tanımlanması
C. Bir nöronun yerini belirlemek
D. Nöron yerinin tanımlanması
E. Nöron aktivasyon seviyesinin belirlenmesi
80: Hangi çizgi nöron eşiğinin özel bir sabit giriş üzerindeki ağırlık olarak tanımlanmasına izin verir?
A. Çıkış hattı
B. Nöron giriş hattı
C. Önyargı çizgisi
D. Giriş hattı
E. Duyarlılık satırı
81: Bir ikili karar nöron neye yanıt verir?
A. Girdi sinyali
B. Giriş sinyalinin gücü
C. Toplam aktivitesi
D. Girişi ve çıkışı arasındaki fark
E. Girdi ve çıktısının ortalaması
82: Aktif ise eşikli bir nöronun çıkışı nedir?
A. 1
B. 0
C. 0.5
D. -1
83: Eşikli bir nöronun ikili çıkışı ne gösterir?
A. Nöron belirli bir frekansla uyarılır
B. 0 (aktif olmayan) veya 1 (aktif)
C. Belli bir nöron ateş ediyor olsun ya da olmasın
D. Belli bir uyaranın işlenip işlenmediği
E. Nöron
84: Bir nöronun çıkışı aktifse, nöron bir devrede değilse bipolar vektörün değeri nedir?
A. 0
B. + 1
C. -1
85: Bir nöronun bipolar vektörü varsa, bu ne anlama geliyor?
A. +1 veya -1 ateşleyebilir
B. Nöron hem pozitif hem de negatif sinyalleri ateşliyor
C. -1 (aktif olmayan) veya + 1 (aktif)
D. +1 veya -1'de ateş edebilir
E. Nöron sadece bir sinyali ateşliyor
86: Gürültülü tepkiler kullanılarak ağırlık değişiklikleri yoluyla bir dizi girişte olasılık dağılımını öğrenmek için kullanılan algoritma nedir?
A. Dereceli alçalma
B. Boltzmann Makinesi
C. Maksimum entropi tahmincisi
D. Destek Vektör Makinesi
E. Bayesci Çıkarım
87: "Boltzmann Makinesi" öğrenme için bir algoritma nedir?
A. Bir dizi olasılık dağılımı
B. Rastgele bir değişkenin değerini tahmin eden bir bilgisayar programı
C. Bir diziden sonuç olasılığını hesaplayan bir makine
D. Boltzmann dağılımını kullanan bir öğrenme algoritması
88: Rakamları veya harfleri öğrenmek için eğitilebilen bir sinir ağı örneği nedir?
A. Metin tanıma
B. Cümle Tanınma
C. Konuşma tanıma
D. Karakter tanıma
E. Görüntü tanıma
89: Nöronları belirli bir sırayla eğitirken ne denir?
A. Tekrarlayan öğrenme
B. Prosedürel öğrenme
C. Rekabetçi Öğrenme
D. Asosyal öğrenme
90: Girdi öğrenmek, hangi nöronun girişini arttırmak anlamına gelir?
A. Somatosensoriyel kortekste nöronlar
B. Frontal lobdaki nöronlar
C. En sık ateş eden nöronlar
D. En aktif
91: Bir diğerinden gelen bir girdiye daha fazla ya da daha az önem vermek için kullanılan parametrenin adı nedir?
A. Giriş ağırlığı
B. Çıkış ağırlığı
C. Bağlantı eşiği
D. Bağlantı ağırlığı
92: Ağırlıkların gerçek çıktı ile istenen çıktı arasındaki farkla orantılı olarak değiştirildiği kural nedir?
A. Azalan getiri yasası
B. Delta Kuralı
C. Kuadratik kural
D. Doğrusal kural
E. Cobb-Douglas kuralı
93: Hangi işlem bir nöronun yüzey alanında bir artışa izin verir?
A. Dendrites
B. Nöronlar
C. Sinapslar
94: Bir sinir ağında bilgi depolanması, bağlantı ağırlıklarının ağ boyunca dağılımına bağlı olarak nedir?
A. Dağıtılmış Depolama
B. Merkezi depolama
C. Yerel depolama
95: Sinir ağlarında bilginin depolanması nedir?
A. İnternetteki nöron sayısı
B. Bağlantı ağırlıklarının ağ boyunca dağılımı
C. İnternette nöron türü
D. Ağdaki katman sayısı
E. Eğitim Veri Noktalarının Sayısı
96: Sinir ağı durumu nedir?
A. Bir nöralin istikrarını gösteren bir miktarın sayısal ataması
B. Yapay zeka algoritmasının sonucu
C. Bir sinir ağı biriminin aktivasyon seviyesi
D. Bir sinir ağıdaki tüm nöronların ağırlıklarının toplamı
E. Bir sinir ağı çıktısı
97: "Sinir ağı durumunun istikrarını gösteren bir miktarın sayısal atanması" ne anlama geliyor?
A. Dereceli alçalma
B. Hata gradyanı
C. Enerji Fonksiyonu
D. Hata işlevi
98: Hata yüzeyinin adı ne?
A. Nöronların boşluğundaki yüzey
B. Aktivasyon fonksiyonları alanındaki yüzey
C. Gradyan hataları alanındaki yüzey
D. Bağlantı ağırlıkları alanındaki yüzey
E. Hata tahminleri alanındaki yüzey
99: Bağlantı ağırlıkları alanında hata yüzeyi nedir?
A. Hata işlevi
B. Bir eğri
C. Duyarlılık yüzeyi
D. Bir dizi puan
E. Yüzey
100: Nöronun toplam aktivitesinin artması için uyarıcı girişlere ne tür bir ağırlık eklenir?
A. Ağırlık eklenmiyor
B. Olumsuz
C. Pozitif
List of Sinir Ağları Çoktan...
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
