Страницу Назад
Поискать другие аналоги этой работы

218

СИНЕРГИЯ Нечеткая логика и нейронные сети 2023 год Тест 70 баллов 2023 год

ID: 242287
Дата закачки: 09 Января 2024
Продавец: Synergy2098 (Напишите, если есть вопросы)
    Посмотреть другие работы этого продавца

Тип работы: Тесты
Сдано в учебном заведении: МТИ МосТех МосАП МФПУ Синергия

Описание:
СИНЕРГИЯ Нечеткая логика и нейронные сети
МТИ МосТех МосАП МФПУ Синергия Тест (70 баллов)
2023 год

Ответы на 78 вопроса
Результат – 70 баллов
С вопросами вы можете ознакомиться до покупки

ВОПРОСЫ:

1. Что не относится к характеристикам нейрокомпьютера?
2. На чем основано нейрокибернетическое направление?
3. К каким последствиям в искусственном интеллекте привел бум в начале 80-х годов?
4. К каким задачам можно отнести в общем случае все задачи, решаемые нейронными сетями?
5. Что такое "нечеткое высказывание"?
6. Какого вида активационной функции нейрона не существует?
7. При обучении персептрона какие признаки вычисляются первыми?
8. Если при обучении персептрона соответствующая функция превышает порог, то какое значение примет вторичный признак?
9. Что входит в состав дисциплины - инженерия, как основа создания искусственного интеллекта?
10. Что не входит в состав дисциплины - математика, как основа создания искусственного интеллекта?
11. Что можно отнести к разделу математики, как основа создания искусственного интеллекта?
12. Основные задачи символьного моделирования мыслительных процессов, как одно из основных направлений в изучении ИИ?
13. Как в многослойной нейронной сети называются связи между смежными слоями нейронов?
14. Где применяется теория нечетких множеств?
15. Верно ли следующее утверждение: «Фреймы используются в системах искусственного интеллекта как одна из распространенных форм представления знаний»?
16. Какая группа не относится к объектам предметной области , отображаемой семантической сетью?
17. Верно ли следующее утверждение: "В системе искусственного интеллекта роль программиста заключается в том, чтобы разработать только «пустую оболочку», которая превращается в работоспособную систему в результате процесса обучения, который, таким образом, является необходимым технологическим этапом создания подобных систем"?
18. В чем заключаются основные этапы типичного алгоритма формирования базы нечетких правил?
19. В какой модели нейронных сетей впервые удалось установить связь между нелинейными динамическими системами и нейронными сетями?
20. Какой из вопросов нельзя решить с помощью нейронных сетей?
21. Какой из вопросов нельзя решить с помощью нейронных сетей?
22. Как называется направленный граф, вершины которого соответствуют объектам (понятиям, сущностям) предметной области, а дуги – отношениям (связям) между ними?
23. Дайте определение искусственным нейронным сетям?
24. Какие два состояния может принимать каждый нейрон в модели Хопфилда?
25. Где имеет место применение алгоритмов выделяемых на базе нечетких множеств?
26. Как называется способ представления знаний в искусственном интеллекте, представляющий собой схему действий в реальной ситуации?
27. Какие основные этапы создания естественного интеллекта можно выделить?
28. Какие основные этапы создания искусственного интеллекта можно выделить?
29. Как называется обучаемая распознающая система, реализующая корректируемое в процессе обучения линейное решающее правило в пространстве вторичных признаков, которые обычно являются фиксированными случайно выбранными линейными пороговыми функциями от первичных признаков?
30. Верно ли следующее утверждение: «При обучении с учителем предполагается, что есть внешняя среда, которая предоставляет обучающие примеры на этапе обучения или оценивает правильность функционирования нейронной сети»
31. Верно ли следующее утверждение: «Если существуют значения весов, при которых выборка может быть разделена безошибочно, то при определенных, легко выполнимых условиях эти значения будут найдены за конечное количество итераций»?
32. Какая причина не обуславливает корреляцию между локальными нейронами?
33. Какого признака нейронных сетей по признаку используемых на входах и выходах сигналов не существует?
34. В каком типе связи имеет место связь нейрона на входе с нейронами нижележащего слоя?
35. Что из перечисленного можно отнести к недостаткам логического подхода?
36. Простейший персептрон содержит элементы трех типов. Выполните соответствие вида элемента с выполняемой им функцией
37. Верно ли следующее утверждение: «Метод коррекции с обратной передачей сигнала ошибки относится к классу алгоритмов обучения с учителем»?
38. Каких нейронных сетей по виду связей не существует?
39. Кем впервые было введено понятие нечёткая логика?
40. Какое действия при обучении нейронной сети неверно, если ошибка равна нулю?
41. С помощью чего передаются электрические импульсы в биологическом нейроне?
42. Дайте определение обработки естественного языка, как немаловажному направлению в искусственном интеллекте?
43. Верно ли следующее утверждение: " Пакетный режим обучения по сравнению с последовательным требует больших затрат вычислительного времени и памяти, но сходится за меньшее число итераций"?
44. Что такое генетический алгоритм?
45. Что представляет собой способ использования схемы фрейма, типичной последовательности действий, ситуативная модификация фрейма?
46. Верно ли следующее утверждение: «Пакетный режим обучения нейросети требует большего количества модификаций весов и поэтому является более долгим».
47. Дайте определение биологическому моделированию искусственного интеллекта?
48. Расставьте последовательность действий в алгоритме обучения, предложенным Ф. Розенблаттом:
49. Верно ли следующее утверждение: «Сигмоидная функция обладает свойством усиливать слабые сигналы лучше, чем большие, и предотвращает насыщение от больших сигналов»?
50. Какие основные гипотезы наблюдения за системами естественного интеллекта можно выделить?
51. Как называются синаптические связи нейрона с отрицательными весами?
52. Что подается на вход персептрона при его обучении?
53. Произведите соответствие решаемой задачи с признаком нейронной сети:
54. Какие операции можно отнести к операциям над нечеткими множествами?
55. Какие свойства добавляются в модель многослойного персептрона, преобразовывая его в модель Хопфилда?
56. Как называются промежуточные связи нейронов в многослойных сетях?
57. В чем состоит основная цель создания искусственного интеллекта?
58. Верно ли следующее утверждение: «Сеть Хопфилда неспособна распознавать объекты при неполных и зашумленных исходных данных, однако не может этого сделать, если изображение смещено или повернуто относительно его исходного состояния, представленного в обучающей выборке»?
59. Верно ли следующее утверждение, что функция принадлежности элемента к множеству принимает любые значения в интервале [0...1], а не только 0 или 1 и называется нечёткими множествами?
60. В чем заключается важная особенность сети Хопфилда?
61. Что подразумевает под собой инженерия знаний, как область наук об искусственном интеллекте?
62. Какие важные направления можно выделить в искусственном интеллекте?
63. С каким направлением в изучении искусственного интеллекта связан оригинальный тест Тьюринга?
64. Какой из параметров не входит в математическую модель нейрона?
65. Какой из параметров не входит в формулу целевой функции ошибки нейронной сети?
66. Какое понятие ввел Хопфилд в теорию нейронных сетей в 1982 году?
67. Верно ли следующее утверждение: "Логическое направление рассматривается как моделирование мышления на уровне сознания или вербального или логического мышления"?
68. Кому в 1957 году принадлежит историческое открытие первой искусственной нейронной сети, способной к восприятию и формированию реакции на воспринятый стимул?
69. Какие задачи способен решать искусственный интеллект?
70. Верно ли следующее утверждение: "Системы искусственного интеллекта полностью функционально эквивалентные естественному интеллекту и не могут быть созданы на базе другой материальной структуры системы поддержки системы и другой системы потенциального искусственного интеллекта"?
71. Как называется нелинейная функция выхода сумматоранейрона?
72. Верно ли следующее утверждение: «В методе «обратного распространения ошибки» процесс переобучения, т.е. интерактивного перерасчета весовых коэффициентов, начинается с нейрона, состояние которого оказалось ошибочным и захватывает только нейроны, ведущие от рецепторов к данному нейрону»?
73. Верно ли следующее утверждение: "Процесс обучения "без учителя", как и в случае обучения "с учителем" заключается в подстраивании весов синапсов"?
74. Чем определяются весовые коэффициенты в локальной модели нейрона на его дендритах?
75. Выберите первый развитый язык программирования для построения систем искусственного интеллекта?
76. Какого признака нейронных сетей по признаку используемых на входах и выходах сигналов не существует?
77. Вопрос: Верно ли следующее утверждение: «Сигмоидная функция является недифференцируемой на всей оси абсцисс»?
78. В чем заключается основная цель создания программы «Интеллектуальный агент»?

Размер файла: 277,1 Кбайт
Фаил: PDF фаил (.pdf)

   Скачать

   Добавить в корзину


    Скачано: 8         Сейчас качают: 1         Коментариев: 0


Есть вопросы? Посмотри часто задаваемые вопросы и ответы на них.
Опять не то? Мы можем помочь сделать!

Некоторые похожие работы:

К сожалению, точных предложений нет. Рекомендуем воспользоваться поиском по базе.

Не можешь найти то что нужно? Мы можем помочь сделать! 

От 350 руб. за реферат, низкие цены. Просто заполни форму и всё.

Спеши, предложение ограничено !



Что бы написать комментарий, вам надо войти в аккаунт, либо зарегистрироваться.

Страницу Назад

  Cодержание / Нечеткая логика и нейронные сети / СИНЕРГИЯ Нечеткая логика и нейронные сети 2023 год Тест 70 баллов 2023 год
Вход в аккаунт:
Войти

Забыли ваш пароль?

Вы еще не зарегистрированы?

Создать новый Аккаунт


Способы оплаты:
UnionPay СБР Ю-Money qiwi Payeer Крипто-валюты Крипто-валюты


И еще более 50 способов оплаты...
Гарантии возврата денег

Как скачать и покупать?

Как скачивать и покупать в картинках


Сайт помощи студентам, без посредников!