Главная / Искусственный интеллект и робототехника / Нейрокомпьютерные системы

Нейрокомпьютерные системы - ответы на тесты Интуит

Правильные ответы выделены зелёным цветом.
Все ответы: Излагаются основы построения нейрокомпьютеров. Дается детальный обзор и описание важнейших методов обучения нейронных сетей различной структуры, а также задач, решаемых этими сетями. Рассмотрены вопросы реализации нейронных сетей.
Что в наибольшей степени влияет на результат работы нейронной сети?
(1) модель нейрона
(2) топология связей
(3) веса связей
Какие условия являются достаточными для сходимости переходных процессов в сети Хопфилда?
(1) отсутствие автосвязи
(2) неотрицательность весовых коэффициентов
(3) симметричность матрицы весов
Какие сети Хопфилда дают лучшие по качеству решения задачи коммивояжера?
(1) сети со ступенчатой (пороговой) функцией активации
(2) сети с сигмоидальной функцией активации
Как задана обратная связь в сети RMLP?
(1) выходы нейронов второго (выходного) слоя связаны со входами нейронов скрытого слоя
(2) выходы нейронов скрытого слоя связаны со входами нейронов этого же слоя
По какому признаку в методе динамических ядер вектор сигналов относится к заданному классу?
(1) по минимуму квадрата евклидова расстояния до ядра класса
(2) по максимуму квадрата евклидова расстояния до ядра класса
Какой слой сети АРТ осуществляет запоминание векторов данных?
(1) слой сравнения
(2) слой распознавания
Какие из перечисленных ниже свойств присущи традиционным (четким) нейронным сетям?
(1) способность к обучению
(2) высокая степень параллелизма
(3) надежность
(4) простота объяснения полученных результатов
Что понимается под редукцией (сокращением) входных сигналов?
(1) масштабирование наименее значимых сигналов
(2) исключение наименее значимых сигналов
(3) замена наименее значимых сигналов функцией остальных
Какими свойствами обладают нейрокомпьютеры для решения задач распознавания образов?
(1) малая разрядность операндов
(2) полная разрядность операндов
(3) использование операций с фиксированной точкой
(4) использование операций с плавающей точкой
Какой является функция активации персептрона?
(1) ступенчатой
(2) непрерывной
Какой способ построения линейного решающего правила является простейшим?
(1) алгоритм обучения персептрона
(2) разделение центров масс
Как формулируется решающее правило, основанное на формуле Байеса?
(1) объект x принадлежит классу Ci с минимальным значением апостериорной вероятности P(Ci|x)
(2) объект x принадлежит классу Ci с максимальным значением апостериорной вероятности P(Ci|x)
Какие из нижеперечисленных сетей после подачи набора входных сигналов функционируют непрерывно?
(1) многослойная сеть
(2) полносвязная сеть
(3) слоисто-циклическая сеть
На каком этапе алгоритма обратного распространения ошибки вычисляются производные функций активации нейронов многослойной сети?
(1) при прямом распространении сигналов
(2) при обратном распространении ошибки
Какие ограничения возникают при попытке осуществить обучение нейронной сети как решение задачи оптимизации?
(1) астрономическое число параметров
(2) необходимость высокого параллелизма при обучении
(3) необходимость найти достаточно широкую область, в которой значения всех минимизируемых функций близки к минимальным
(4) необходимость использования алгоритмов целочисленной оптимизации
В каком случае новое решение в алгоритме имитации отжига принимается случайным образом?
(1) при уменьшении значения целевой функции
(2) при увеличении значения целевой функции
Почему радиальные функции называют функциями локальной аппроксимации?
(1) радиальные функции имеют ненулевые значения в ограниченной области пространства
(2) радиальные функции имеют аргументы ограниченной размерности
К чему приводит отказ компонента (нейрона или синаптической связи) сети?
(1) к отказу всей сети
(2) к некоторому ухудшению характеристик сети
Чему равно расстояние Хемминга между двумя векторами?
(1) норме разности двух векторов
(2) числу несовпадающих компонент двух векторов
Какое состояние машины Больцмана считается соседним для данного состояния?
(1) отличающееся состоянием одного нейрона
(2) отличающееся состоянием всех нейронов
(3) отличающееся состоянием половины всех нейронов
Для чего предназначена сеть Эльмана?
(1) для реализации устройств ассоциативной памяти
(2) для моделирования временных рядов
Какое правило обучения реализует алгоритм WTM?
(1) победитель получает все
(2) победитель получает больше
Когда схема сброса считает плохим сходство векторов x и С?
(1) отношение числа единиц в векторах С и x не превышает порог
(2) отношение числа единиц в векторах С и x превышает порог
Какой из модулей системы нечеткого вывода суммирует результаты срабатывания произвольного множества правил вывода?
(1) фазификатор
(2) агрегатор
(3) дефазификатор
Как оценивается значимость входных сигналов сети?
(1) по степени влияния изменения сигнала на функцию оценки качества работы сети
(2) по степени влияния изменения сигнала на выходной сигнал сети
(3) по величине весового коэффициента соответствующей связи
На какие типы подразделяются нейрочипы?
(1) аналоговые
(2) цифровые
(3) символьные
(4) сигнальные
(5) гибридные
Какую задачу решает персептрон?
(1) задачу аппроксимации непрерывных функций
(2) задачу разделения двух классов
В каком случае выходной сигнал персептрона будет положительным?
(1) угол между вектором входных сигналов и вектором весов в расширенном пространстве меньше π/2
(2) угол между вектором входных сигналов и вектором весов больше π/2
Сколько разделяющих гиперплоскостей необходимо для реализации функции ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ на нейронной сети?
(1) одна
(2) две
(3) три
Какой из видов интерпретации выходных сигналов сети обеспечивает максимальное количество классов при заданном числе нейронов в выходном слое?
(1) правило "победитель забирает все"
(2) знаковая интерпретация
(3) порядковая интерпретация
В чем заключается цель одномерной оптимизации?
(1) выбор направления минимизации целевой функции в пространстве весовых коэффициентов
(2) выбор величины шага в заданном направлении (подбор коэффициента обучения)
В чем преимущество метода случайного выбора направления минимизации оценки?
(1) быстродействие
(2) простота
Чему пропорционален размер популяции?
(1) количеству оптимизируемых параметров
(2) количеству битов хромосомы
Что реализует радиальный нейрон в пространстве входных сигналов?
(1) гиперплоскость
(2) гиперсферу
Каковы типичные приложения нейронных сетей?
(1) классификация образов
(2) обработка символьных строк
(3) ассоциативная память
К какому типу относится двунаправленная ассоциативная память?
(1) автоассоциативная память
(2) гетероассоциативная память
Как интерпретируется отрицательный весовой коэффициент связи в машине Больцмана?
(1) связь нежелательна
(2) связь желательна
Чем сеть RTRN отличается от сети Эльмана?
(1) большим количеством слоев
(2) меньшим количеством слоев
(3) тем, что в сети RTRN не все выходные сигналы нейронов используются в качестве выходных сигналов слоя
Какой вариант компрессии данных реализует сеть Кохонена?
(1) компрессия с потерей части информации
(2) компрессия без потерь информации
В каком случае вектор x проходит на выход слоя сравнения без изменений?
(1) при G1=0
(2) при G1=1
Параметры какой функции рассчитываются при обучении нечетких нейронных сетей?
(1) фазификации
(2) агрегирования
(3) дефазификации
Какие варианты редукции существуют?
(1) редукция "снизу вверх"
(2) редукция "сверху вниз"
(3) редукция "слева направо"
(4) редукция "справа налево"
В чем заключаются преимущества оптической реализации нейронных сетей?
(1) простота реализации большого количества межнейронных соединений
(2) высокая точность вычислений
(3) возможность одновременного срабатывания всех связей
В чем заключается обучение персептрона?
(1) в подборе весовых коэффициентов
(2) в изменении функции активации
Какой вариант алгоритма обучения персептрона обладает наилучшей сходимостью?
(1) обучение по отдельным примерам
(2) обучение по всему задачнику
(3) обучение по страницам
Сколько слоев должна содержать нейронная сеть для выделения выпуклой области?
(1) один
(2) два
(3) три
Что позволяет установить сравнение констант Липшица нейронной сети и аппроксимируемой функции?
(1) принципиальную способность сети аппроксимировать функцию
(2) принципиальную неспособность сети аппроксимировать функцию
Что может вызвать неправильный выбор диапазона случайных значений весов?
(1) слишком раннее насыщение нейронов
(2) слишком позднее насыщение нейронов
(3) колебания выходных сигналов нейронов
В чем заключается сложность использования метода Ньютона для обучения нейронных сетей?
(1) низкая точность вычислений
(2) большие вычислительные затраты
(3) большой объем используемой памяти
Какой способ генерации новых виртуальных частиц является наиболее консервативным?
(1) при падении скорости обучения ниже критической
(2) при рестартах
(3) при каждом вычислении оценок и градиентов
Какую функцию обычно реализует выходной нейрон радиальной сети?
(1) линейную
(2) квадратичную
(3) экспоненту
Какие из нижеперечисленных особенностей присущи традиционным вычислительным системам?
(1) необходимо точное описание алгоритма
(2) искажения данных не влияют существенно на результат
(3) каждый обрабатываемый объект явно указан в памяти
Что является общей чертой рекуррентных сетей?
(1) рекуррентная процедура обучения сети
(2) передача сигналов скрытого или выходного слоя на входной
Какой член функции энергии равен нулю, если каждая строка матрицы нейронов содержит не более одной единицы?
(1) первый
(2) второй
(3) третий
(4) четвертый
Чему равно значение погрешности, управляющей процессом уточнения параметров нейронной сети RMLP?
(1) разности выходного сигнала сети и выходного сигнала динамического объекта
(2) разности выходных сигналов сети на двух, следующих друг за другом итерациях
Каким образом производится отнесение объекта к определенному классу при классификации без учителя?
(1) путем сравнения объекта с типичными элементами разных классов и выбора из них ближайшего
(2) путем сравнения объекта со всеми элементами разных классов и применения процедуры голосования
В чем заключаются положительные качества сети АРТ?
(1) сеть АРТ динамически запоминает новые образы без полного переобучения
(2) сеть АРТ чувствительна к порядку предъявления образов
(3) сеть АРТ не теряет уже запомненные образы при предъявлении новых
Какие параметры сети ТСК изменяются в процессе обучения?
(1) параметры полинома ТСК
(2) параметры матрицы весов второго слоя
(3) параметры функций принадлежности
Какой вариант процедуры отбрасывания наименее значимых параметров является простейшим?
(1) обращение параметра в ноль
(2) замена отбрасываемого параметра на функцию остальных
Что используется в качестве единицы производительности нейросетей?
(1) число сложений в секунду
(2) число умножений в секунду
(3) число соединений в секунду
Что такое персептрон?
(1) нейрон МакКаллока-Питса
(2) сигмоидальный нейрон
(3) адалайн
Как нужно модифицировать вектор весов, если входной вектор ошибочно отнесен персептроном к первому классу (выходной сигнал – 1)?
(1) вычесть часть вектора входных сигналов из вектора весов
(2) сложить с вектором весов часть вектора входных сигналов
Что является формализацией влияния возбуждения в одних областях мозга на возбуждение в других?
(1) введение коэффициента, пропорционального сигналу одного нейрона, в величину веса сигнала другого нейрона
(2) введение обратных связей в структуру нейронной сети
Какие связи между слоями являются возбуждающими?
(1) связи с положительными весами
(2) связи с отрицательными весами
Когда завершается действие алгоритма обратного распространения?
(1) когда фактические выходные сигналы совпадут с заданными
(2) когда норма градиента целевой функции упадет ниже априори заданного значения, характеризующего точность процесса обучения
В каких случаях BFGS-метод превращается в метод сопряженных градиентов?
(1) когда матрица вторых производных функции оценки положительно определена
(2) когда новый градиент практически ортогонален предыдущему направлению спуска
Как ускорить имитацию отжига?
(1) уменьшить коэффициент понижения температуры
(2) заменить случайные начальные значения весов тщательно подобранными значениями с использованием предварительной обработки исходных данных
Каким образом радиальная сеть реализует преобразование всего множества данных?
(1) как сумму локальных преобразований
(2) как произведение локальных преобразований
В каких областях применяются нейрокомпьютеры?
(1) для решения задач искусственного интеллекта
(2) в системах управления и технического контроля
(3) для создания спецвычислителей параллельного действия
(4) как инструмент изучения человеческого мозга
(5) для построения компиляторов программ
Благодаря чему рекуррентные сети можно использовать в качестве ассоциативной памяти?
(1) благодаря наличию аттракторов функции энергии сети
(2) благодаря наличию весовых коэффициентов межнейронных соединений
Что гарантируют связи смещений в машине Больцмана при решении задачи коммивояжера?
(1) хотя бы по одной единице есть в каждом столбце и в каждой строке
(2) ни в одной строке и ни в одном столбце не будет более одной единицы
Какие методы можно применять для прогноза временных рядов?
(1) статистические
(2) рекуррентные нейронные сети на базе персептрона
(3) методы линейной алгебры
Какие данные образуют кодовую таблицу при компрессии?
(1) веса нейронов-победителей
(2) номера нейронов-победителей
Какой тип обучения используется в сетях АРТ?
(1) с учителем
(2) без учителя
Каким методом можно выполнить дефазификацию нечеткого множества?
(1) дефазификация относительно центра
(2) дефазификация относительно среднего центра
(3) дефазификация относительно среднего минимума
(4) дефазификация относительно среднего максимума
Какие этапы включает в себя оценивание показателя значимости?
(1) оценивание показателя значимости для одной компоненты вектора (примера)
(2) оценивание показателя значимости для вектора
(3) оценивание показателя значимости для всей выборки векторов
На какие категории подразделяются оптические НС?
(1) векторно-матричные умножители
(2) дифракционные решетки
(3) голографические корреляторы
В каком интервале изменяются значения униполярной функции сигмоидального нейрона?
(1) (0, 0.5)
(2) (0,1)
(3) (0,2)
Следует ли хранить все входные векторы, на которых нейрон ошибается, при обучении по всему задачнику?
(1) да
(2) нет
Каким уравнением описывается гиперплоскость, реализующая функцию ИЛИ?
(1) x1 + x2 = 0,5
(2) x1 + x2 = 1,5
В чем заключается нормировка входных данных нейронной сети?
(1) в отображении входных данных в отрезок [0,1] или [-1,1]
(2) в делении входных данных на заданную константу
Что способствует ускорению процесса обучения сети?
(1) увеличение коэффициента обучения
(2) уменьшение коэффициента обучения
Как обеспечить приобретение нейрокомпьютером новых навыков без существенной утраты старых?
(1) нужно найти общую точку минимума большого числа функций
(2) следует искать такую точку минимума оценки, что в достаточно большой ее окрестности значения оценки незначительно отличаются от минимума
К чему приводит слишком малая популяция хромосом?
(1) к замыканию в неглубоких локальных минимумах
(2) к замедлению поиска глобального минимума
В каких случаях целесообразно использовать радиальную сеть?
(1) в случае нерегулярности данных
(2) в случае круговой симметрии данных
(3) в случае большой размерности пространства данных
Что является главным результатом Розенблатта?
(1) доказательство сходимости процедуры обучения персептрона к решению поставленной задачи
(2) выделение класса задач, которые однослойный персептрон решать не может
(3) разработка алгоритма обратного распространения ошибки для обучения многослойного персептрона
Как связаны между собой нейроны второго слоя сети Хемминга?
(1) образуют кольцевую структуру
(2) образуют тороидальную структуру
(3) по принципу "каждый с каждым"
Какие значения функции энергии соответствуют более коротким маршрутам в задаче коммивояжера?
(1) меньшие
(2) большие
В каких случаях рекуррентные нейронные сети являются удобным инструментом прогнозирования временных рядов?
(1) когда не существует адекватной математической модели изучаемых временных рядов
(2) когда задача прогнозирования временных рядов может быть решена как задача локальной оптимизации
Когда производится слияние двух классов?
(1) когда расстояние между ядрами классов меньше, чем среднее расстояние от элемента класса до ядра в одном из них
(2) когда расстояние между ядрами классов больше, чем среднее расстояние от элемента класса до ядра в одном из них
Благодаря какому свойству слоя распознавания только один нейрон в слое может быть активирован?
(1) латеральное торможение
(2) латеральное возбуждение
Какие методы включает в себя вычислительный интеллект (мягкие вычисления)?
(1) нейрокомпьютинг
(2) синтаксический анализ
(3) нечеткую логику
(4) метод ветвей и границ
(5) генетические вычисления
Как вычисляется оценка значимости сигнала (параметра) на всей выборке входных сигналов?
(1) как сумма модулей оценок по отдельным примерам
(2) как минимум модуля оценки по отдельным примерам
(3) как максимум модуля оценки по отдельным примерам
Какими свойствами обладают нейрокомпьютеры для решения задач комбинаторной оптимизации?
(1) малая разрядность операндов
(2) полная разрядность операндов
(3) использование операций с фиксированной точкой
(4) использование операций с плавающей точкой
В чем заключается преимущество использования нейрона с непрерывной функцией активации?
(1) возможность определения глобального минимума целевой функции при обучении нейрона
(2) возможность использования градиентных методов оптимизации при обучении нейрона
Если возможно безошибочное разделение классов, то можно ли его получить методом центров масс?
(1) да, безусловно
(2) не всегда
Какой функцией описывается оптимальная разделяющая поверхность при нормальном распределении объектов двух классов?
(1) линейной (первого порядка)
(2) квадратичной (второго порядка)
(3) кубической (третьего порядка)
Какая из многослойных сетей используется наиболее часто?
(1) двухслойная
(2) трехслойная
(3) четырехслойная
В каком направлении осуществляется минимизация целевой функции в алгоритме обратного распространения ошибки?
(1) в направлении градиента целевой функции
(2) в направлении антиградиента целевой функции
Какие методы используются для учета ограничений параметров сети при обучении?
(1) метод штрафных функций
(2) метод проекций
(3) партан-метод
При каких значениях температуры увеличение значения целевой функции становится невозможным?
(1) при повышении температуры до заданного критического значения
(2) при понижении температуры до нуля
Почему аппроксимация, реализуемая сигмоидальной нейронной сетью, называется глобальной?
(1) преобразование значения функции в произвольной точке пространства выполняется объединенными усилиями многих нейронов
(2) преобразование значения функции в произвольной точке пространства выполняется одним нейроном
В чем заключается обучение нейронной сети?
(1) в построении точного алгоритма решения задачи
(2) в минимизации штрафа, как неявной функции связей
На запоминание каких систем векторов рассчитана сеть Хопфилда при обучении по правилу Хебба?
(1) ортогональных
(2) линейно независимых
Какие значения консенсуса соответствуют более коротким маршрутам в задаче коммивояжера?
(1) меньшие
(2) большие
Что понимается под "памятью" экстраполятора?
(1) его весовые коэффициенты
(2) те входные данные предшествующих тактов работы экстраполятора, которые используются для вычислений в данный момент
Какой тип соседства дает лучшие результаты обучения карты Кохонена?
(1) прямоугольное соседство
(2) гауссовское соседство
Какой сигнал разрешает работу слоя распознавания?
(1) G1
(2) G2
(3) G3
Какие слои сети TSK выполняют фазификацию переменных?
(1) первый
(2) второй
(3) третий
(4) четвертый
(5) пятый
Как оценивается значимость параметра, изменяющегося во времени (например, в результате обучения)?
(1) в качестве оценки значимости изменяющегося параметра берется минимум оценки по значениям параметра
(2) в качестве оценки значимости изменяющегося параметра берется максимум оценки по значениям параметра
(3) в качестве оценки значимости изменяющегося параметра берется среднее арифметическое оценок по значениям параметра
В качестве каких устройств используются электронные нейронные сети в персональных ЭВМ?
(1) аналого-цифровой преобразователь
(2) акселератор
(3) контроллер устройств внешней памяти
Какую функцию реализует Паде-нейрон?
(1) линейную
(2) дробно-линейную
(3) квадратичную
Как нужно модифицировать вектор весов, если входной вектор ошибочно отнесен персептроном ко второму классу (выходной сигнал – 0)?
(1) вычесть часть вектора входных сигналов из вектора весов
(2) сложить с вектором весов часть вектора входных сигналов
Сколько слоев должна содержать нейронная сеть для выделения невыпуклой области?
(1) один
(2) два
(3) три
Для чего выполняется предобработка входных данных нейронной сети?
(1) для того, чтобы отобразить входные данные в заданный числовой отрезок
(2) для фильтрации помех
(3) для повышения точности вычислений
Что подается на входы сети обратного распространения?
(1) фактические выходные сигналы оригинальной нейронной сети
(2) отклонения фактических выходных сигналов оригинальной нейронной сети от ожидаемых
Какой из партан-методов дает лучшие результаты обучения сети?
(1) итерационный партан-метод
(2) модифицированный партан-метод
Что такое мутация?
(1) инверсия случайных битов хромосомы
(2) исключение из популяции случайно выбранных хромосом
Почему для решения задачи классификации (т.е. разбиения пространства входных сигналов на области) в радиальной сети достаточно иметь два слоя нейронов?
(1) в силу локальности преобразования, выполняемого радиальным нейроном
(2) радиальный нейрон реализует в пространстве входных сигналов гипершар, т.е. выпуклую область. Соответственно, двухслойная радиальная сеть может реализовать произвольную невыпуклую область как линейную суперпозицию гипершаров
Какие из перечисленных ниже свойств характерны для нейронных сетей?
(1) массовый параллелизм обработки информации
(2) функционирование по заданному алгоритму
(3) устойчивость к шумам и искажениям сигналов
(4) обобщение результатов обучения
(5) чувствительность к искажениям данных и повреждениям аппаратуры
Какой из нейронов второго слоя сети Хемминга побеждает все остальные нейроны этого слоя?
(1) нейрон с минимальным начальным сигналом на входе
(2) нейрон с максимальным начальным сигналом на входе
Какие связи в машине Больцмана, решающей задачу коммивояжера, обеспечивают хотя бы по одной единице в каждом столбце и в каждой строке матрицы нейронов?
(1) ингибиторные связи
(2) связи смещения
Какая величина минимизируется при идентификации динамического объекта нейронной сетью?
(1) разность между выходными сигналами нейронной сети на двух следующих друг за другом тактах
(2) разность между выходным сигналом сети и выходным сигналом динамического объекта
На каком свойстве сети Кохонена основана компрессия данных?
(1) снижение разрядности компонент векторов сигналов
(2) представление кластера векторов весовым вектором нейрона-победителя
На каком этапе решения задачи классификации сетью АРТ модуль сброса вычисляет второй критерий сходства?
(1) инициализация
(2) распознавание
(3) сравнение
(4) поиск
(5) обучение
В каких слоях сети TSK производится настройка параметров при обучении?
(1) первый
(2) второй
(3) третий
(4) четвертый
(5) пятый
Что собой представляет бинаризация сумматора?
(1) замена действительных значений входных сигналов двоичными значениями
(2) замена действительных значений весовых коэффициентов двоичными значениями
(3) замена сумматора комбинационной схемой на элементах базиса функций И, ИЛИ, НЕ
Что используется для реализации матрицы весовых коэффициентов в оптических умножителях?
(1) фотопленка
(2) интерферометр Майкельсона
(3) жидкокристаллический клапан
Требуется ли обучающая выборка (учитель) для обучения нейронов WTA?
(1) да
(2) нет
Что является условием остановки выполнения алгоритма обучения персептрона?
(1) совпадение реального выходного сигнала с требуемым для всех векторов обучающей выборки
(2) снижение разности между реальным выходным сигналом и требуемым до заданного ненулевого порога для всех векторов обучающей выборки
Что реализуют нейроны первого слоя многослойной нейронной сети при решении задачи нелинейного разделения двух классов?
(1) гиперплоскости
(2) многогранники
Какое правило интерпретации выходных данных сети является наиболее распространенным?
(1) правило "победитель забирает все"
(2) знаковая интерпретация
(3) порядковая интерпретация
К чему может привести чрезмерное увеличение коэффициента обучения?
(1) к резкому возрастанию значения целевой функции (погрешности обучения)
(2) к насыщению нейронов
Чем обусловлено преимущество квазиньютоновских методов перед методом наискорейшего спуска?
(1) использованием результатов предыдущего шага
(2) использованием матрицы вторых производных оценки
Какие цели преследует метод виртуальных частиц?
(1) вывод сети из возникающих при обучении локальных минимумов оценки
(2) повышение устойчивости обученной сети
(3) снижение сложности вычислений целевой функции
К чему приводит чрезмерное количество весовых коэффициентов сети?
(1) к чрезмерно гладкой разделяющей гиперповерхности в пространстве входных сигналов
(2) к ухудшению обобщающих свойств сети
Что представляет собой задачник при обучении нейронных сетей?
(1) набор примеров с заданными ответами
(2) набор нерешенных задач
В каком режиме функционирует второй слой сети Хемминга?
(1) в режиме знаковой интерпретации
(2) в режиме порядковой интерпретации
(3) в режиме WTA
Какой член функции энергии равен нулю, если каждый столбец матрицы нейронов в задаче коммивояжера содержит не более одной единицы?
(1) первый
(2) второй
(3) третий
(4) четвертый
Какие данные образуют множество входных сигналов скрытого слоя сети Эльмана?
(1) входные сигналы сети вместе с задержанными выходными сигналами сети
(2) входные сигналы сети вместе с задержанными выходными сигналами скрытого слоя
Какие нейроны изменяют свои веса при обучении сети Кохонена алгоритмом WTM?
(1) только нейрон-победитель
(2) нейрон-победитель с заданной его окрестностью
(3) все нейроны сети
Из какого интервала берется значение порога схемы сброса?
(1) (0,1)
(2) (1,2)
(3) (2,3)
Почему модель Мамдани-Заде называют нечеткой нейронной сетью?
(1) в модели используется нечеткий вывод
(2) модель можно представить в виде многослойной структуры, напоминающей структуру классических нейронных сетей
(3) модель использует сигмоидальную функцию активации
Какой вариант процедуры отбрасывания наименее значимых параметров является наилучшим?
(1) обращение параметра в ноль
(2) замена отбрасываемого параметра на функцию остальных
Почему взаимное соединение нейронов с помощью световых лучей не требует изоляции между сигнальными путями?
(1) световые потоки могут пересекаться, не влияя друг на друга
(2) сигнальные пути могут располагаться в трех измерениях
(3) различные световые потоки имеют разные частоты
В каком интервале изменяются значения биполярной функции сигмоидального нейрона?
(1) (-0.5, 0.5)
(2) +(-1,1)
(3) (-2,2)
Как соотносятся вектор весовых коэффициентов и разделяющая гиперплоскость?
(1) вектор весов параллелен гиперплоскости
(2) вектор весов ортогонален гиперплоскости
В каком слое следует увеличить число нейронов, чтобы повысить точность аппроксимации выпуклых областей?
(1) в первом
(2) во втором
(3) в третьем
В какой сети каждый нейрон передает выходной сигнал на вход самому себе?
(1) в слоистой
(2) в полносвязной
(3) в слоисто-циклической
(4) в слоисто-полносвязной
(5) в полносвязно-слоистой
В каком интервале обычно лежат модули допустимых начальных значений весовых коэффициентов сети?
(1) (0,1)
(2) (1,2)
(3) (2,3)
Какие этапы подготовки предшествуют обучению?
(1) создание обучающей выборки
(2) выбор функции оценки
(3) контрастирование нейронной сети
(4) предобработка входных данных
Какая доля хромосом подвергается мутации?
(1) не более 5%
(2) до 50%
(3) все
Какие значения принимает радиальная функция в окрестности центра?
(1) нулевые
(2) отрицательные
(3) ненулевые
Какие состояния имеют нейроны МакКаллока-Питса?
(1) любое значение из интервала (0,1)
(2) 0 и 1
Какой метод обучения обеспечивает большую емкость ассоциативной памяти на основе сети Хопфилда?
(1) метод Хебба
(2) метод проекций
Какой член функции энергии численно равен длине маршрута коммивояжера?
(1) первый
(2) второй
(3) третий
(4) четвертый
Применим ли алгоритм обратного распространения ошибки к обучению рекуррентных персептронных сетей?
(1) неприменим
(2) применим с учетом зависимости сигналов от их значений в предыдущие моменты времени
(3) применим без изменений
Каким образом определяется количество классов в методе динамических ядер?
(1) путем начального задания достаточно большого числа ядер с последующим их слиянием
(2) постепенным наращиванием числа ядер
Какого типа нелинейность используется в нейронах слоя сравнения?
(1) сигмоидальная функция
(2) ступенчатая функция
Какая функция фазификации используется в сети ТСК?
(1) функция Гаусса
(2) треугольная
(3) трапецеидальная
(4) функция вида μA(x) = 1/(1+((x-C)/σ)2b)
Когда определение значимости через изменение выходного сигнала не имеет альтернатив?
(1) когда рассматриваемая система является лишь подсистемой в некоторой системе
(2) когда рассматриваемая система имеет обратные связи
Какова плотность записи оптических весов в голограммах?
(1) 103 бит на куб. см
(2) 106 бит на куб. см
(3) до 1012 бит на куб. см
Что является важным свойством сигмоидальной функции?
(1) дифференцируемость
(2) скачкообразный характер изменения
Какой способ построения решающего правила всегда достигает безошибочного линейного разделения классов, если оно возможно?
(1) метод центров масс
(2) алгоритм обучения персептрона
В каком слое следует увеличить число нейронов, чтобы увеличить число выпуклых областей, реализуемых сетью?
(1) в первом
(2) во втором
(3) в третьем
Какое правило интерпретации дает минимальное число классов?
(1) правило "победитель забирает все"
(2) знаковая интерпретация
(3) порядковая интерпретация
Какую операцию следует выполнить в алгоритме обратного распространения там, где дуги сходятся к одной вершине?
(1) сложение произведений, полученных на этих дугах
(2) перемножение произведений, полученных на этих дугах
Каковы требования к реализации наиболее трудоемких этапов алгоритма обучения нейрокомпьютера?
(1) распараллеливание вычислений
(2) снижение разрядности обрабатываемых данных
(3) использование нейронной сети
К каким типам возмущений должны быть устойчивы навыки обучения нейрокомпьютера?
(1) к случайным возмущениям входных сигналов
(2) к флуктуациям параметров сети
(3) к изменению типа сети
(4) к разрушению части элементов сети
(5) к обучению новым примерам
Что является аргументом радиальной функции?
(1) скалярное произведение векторов
(2) расстояние от образца до центра функции
(3) вектор входных данных
Какую парадигму искусственного интеллекта реализуют нейронные сети?
(1) символьную
(2) коннекционистскую
Какие нейроны используются в устройствах ассоциативной памяти?
(1) нейроны с сигмоидальной функцией активации
(2) нейроны со ступенчатой функцией активации
Как ведет себя сеть Хопфилда при малых значениях производной сигмовидной функции активации в окрестности нуля?
(1) оказываются в центре гиперкуба решений (некорректное решение)
(2) попадает в вершину гиперкуба, соответствующую локальному минимуму функции энергии
Для чего используется идентифицированная модель объекта?
(1) для управления объектом
(2) для прогнозирования выходных сигналов объекта
Когда в задаче классификации без учителя можно перейти от использования квадрата евклидова расстояния между входным сигналом и ядром к скалярному произведению входного сигнала и ядра?
(1) когда компоненты векторов входных сигналов и ядер имеют действительные значения
(2) когда векторы входных сигналов и ядер нормированы
Способна ли сеть АРТ классифицировать зашумленные векторы?
(1) да
(2) нет
Какие из следующих особенностей отличают мягкие экспертные системы от нечетких?
(1) представление знаний в форме нечетких продукций
(2) представление знаний в виде обученных нейронных сетей
(3) представление знаний в виде лингвистических переменных
(4) применение генетических алгоритмов
Каковы цели редукции (контрастирования) нейронной сети?
(1) упрощение специализированных устройств
(2) сокращение объема используемой памяти
(3) ускорение обучения
(4) увеличение быстродействия
Что является наиболее сложной проблемой при создании нейрочипов?
(1) создание схем сложения
(2) создание схем умножения
(3) создание межнейронных соединений
Какую функцию реализует адалайн?
(1) линейную
(2) дробно-линейную
(3) квадратичную
Чем полезен метод центров масс?
(1) как средство решения задачи линейного разделения
(2) как средство определения начального значения вектора весов для алгоритма обучения персептрона
Какое устройство реализует оптимальную разделяющую поверхность при нормальном распределении объектов двух классов?
(1) персептрон
(2) паде-нейрон в комбинации с пороговым нелинейным элементом
(3) квадратичный адаптивный сумматор в комбинации с пороговым нелинейным элементом
Сколько нейронов полносвязной сети может быть использовано для выдачи выходных сигналов?
(1) один из нейронов
(2) любое подмножество нейронов
(3) все нейроны
Зависят ли выходные сигналы скрытых слоев оригинальной нейронной сети от весовых коэффициентов нейронов выходного слоя?
(1) да
(2) нет
Каких значений может достигать число параметров нейронной сети?
(1) не более 103
(2) около 105
(3) более 108
Что происходит с температурой при увеличении числа итераций алгоритма имитации отжига?
(1) температура понижается
(2) температура повышается
(3) температура изменяется случайным образом
Какое утверждение лежит в основе функционирования радиальных сетей?
(1) нелинейные проекции образов в некоторое многомерное пространство могут быть линейно разделены с большей вероятностью, чем их проекции в пространство с меньшей размерностью
(2) нейронная сеть радиального типа функционирует по принципу многомерной интерполяции
На какие классы нейронные сети делятся по структуре?
(1) однослойные
(2) односвязные
(3) многослойные
(4) многосвязные
В каком слое сети Хемминга вычисляется расстояние Хемминга между входным вектором и вектором весов нейрона?
(1) в первом
(2) во втором
(3) в третьем
Как изменяется при понижении температуры вероятность перехода машины Больцмана в состояние с меньшим консенсусом?
(1) уменьшается
(2) увеличивается
(3) остается постоянной
Как задана обратная связь в сети Эльмана?
(1) выходы нейронов второго (выходного) слоя связаны со входами нейронов скрытого слоя
(2) выходы нейронов скрытого слоя связаны со входами нейронов этого же слоя
Какой алгоритм самоорганизации поощряет нейроны с наименьшей активностью?
(1) WTA
(2) CWTA
(3) WTM
Чему равен порог нейрона в слое сравнения?
(1) 1
(2) 2
(3) 3
Какая из функций принадлежности обладает наибольшим числом параметров?
(1) функция Гаусса
(2) треугольная
(3) трапецеидальная
Какой показатель должен изменяться минимально при редукции нейронной сети?
(1) значение функции оценки качества работы сети
(2) выходной сигнал сети
(3) скорость обучения сети
Какие подходы сочетают в себе гибридные нейрочипы?
(1) аналоговый
(2) символьный
(3) сигнальный
(4) цифровой
Требуется ли обучающая выборка (учитель) для обучения нейрона Хебба?
(1) да
(2) нет
Что реализует персептрон в пространстве входных сигналов?
(1) гиперсферу
(2) гиперэллипсоид
(3) гиперплоскость
Каким уравнением описывается гиперплоскость, реализующая функцию И?
(1) x1 + x2 = 0,5
(2) x1 + x2 = 1,5
Какие из нижеперечисленных сетей относятся к сетям периодического функционирования?
(1) монотонные
(2) слоисто-полносвязные
(3) полносвязно-слоистые
На чем основан поиск минимума целевой функции в заданном направлении?
(1) на случайном переборе значений коэффициента обучения
(2) на полиномиальной аппроксимации целевой функции
Чем обусловлена неэффективность алгоритма наискорейшего спуска?
(1) большой объем вычислений
(2) неиспользование информации о кривизне функции оценки
(3) резкое замедление минимизации в окрестности точки оптимального решения
В чем заключается принцип элитарности?
(1) в мутации наименее приспособленных хромосом
(2) в выборе наиболее приспособленных хромосом
Какая операция лежит в основе функционирования радиального нейрона?
(1) вычисление скалярного произведения вектора сигналов на вектор весовых коэффициентов
(2) определение расстояния от вектора сигналов до центра радиальной функции
Какую функцию реализует ассоциативная память?
(1) классифицирует входной объект
(2) восстанавливает полный образ по частичным данным
(3) задает соответствие между нейронами и входными объектами
Какие пары векторов запоминает двунаправленная ассоциативная память?
(1) пары векторов с действительными значениями компонентов
(2) пары двоичных векторов
(3) пары биполярных векторов
Какая сеть дает лучшие решения задачи коммивояжера?
(1) сеть Хопфилда
(2) машина Больцмана
Для чего используется сеть RTRN?
(1) для идентификации динамических объектов
(2) для обработки сигналов в реальном времени
Что минимизируется при компрессии данных сетью Кохонена?
(1) размер кодовой таблицы
(2) погрешность квантования
Какое устройство тормозит нейроны в слое распознавания?
(1) слой сравнения
(2) прм1
(3) схема сброса
Какая из форм произведения функций принадлежности использует операцию выбора минимального значения?
(1) логическое произведение
(2) алгебраическое произведение
Какой должна быть проекция вектора F на каждом шаге ортогонализации базиса?
(1) отрицательной
(2) минимальной
(3) максимальной
Какой фактор является решающим для обеспечения высокой плотности соединений в оптических реализациях нейронных сетей?
(1) световые лучи имеют малое сечение
(2) световые лучи при взаимном пересечении не взаимодействуют
(3) световые источники и фотоприемники имеют малые размеры
Какое преобразование реализует кубический нейрон ?
(1) вычисляет полином третьей степени от компонент вектора входных сигналов нейрона
(2) использует входной вектор как адрес ячейки памяти, хранящей результат (значение выходного сигнала)
Чем ограничивается размер страницы в методе обучения персептрона по страницам?
(1) емкостью оперативной памяти
(2) скоростью обучения
Может ли персептрон реализовать функцию ИСКЛЮЧАЮЩЕЕ ИЛИ?
(1) да
(2) нет
Что нужно сделать для повышения константы Липшица многослойной сети?
(1) увеличить число слоев сети
(2) увеличить число нейронов в слоях
(3) увеличить число входов сети
Чем обусловлена возможность попадания целевой функции многослойной сигмоидальной сети в седловую зону?
(1) насыщением сигмоидальной функции активации
(2) наличием скрытых слоев
Когда производится рестарт алгоритма сопряженных градиентов?
(1) когда число выполненных шагов минимизации превышает заданный порог
(2) когда движение вдоль очередного выбранного направления спуска приводит к слишком маленькому шагу либо вообще не дает улучшения
Какой способ генерации новых виртуальных частиц является наиболее перспективным?
(1) при падении скорости обучения ниже критической
(2) при рестартах
(3) при каждом вычислении оценок и градиентов
Какими параметрами описывается радиальная функция Гаусса?
(1) вектор весовых коэффициентов
(2) центр и ширина
Как нейрон МакКаллока-Питса определяет свое состояние?
(1) сравнивает взвешенную сумму входных сигналов с порогом
(2) вычисляет значение непрерывной функции от взвешенной суммы входных сигналов
Что такое автосвязь?
(1) связь выхода сети Хемминга с ее входом
(2) связь между вторым и третьим слоями сети Хемминга
(3) связь выхода нейрона с его собственным входом
Какой член функции энергии равен нулю, если матрица нейронов содержит количество единиц, равное числу городов в маршруте коммивояжера?
(1) первый
(2) второй
(3) третий
(4) четвертый
Какие данные образуют множество входных сигналов скрытого слоя сети RMLP?
(1) входные сигналы сети вместе с задержанными выходными сигналами сети
(2) входные сигналы сети вместе с задержанными выходными сигналами скрытого слоя
Какой тип соседства используется в классическом алгоритме Кохонена?
(1) прямоугольное
(2) гауссовское
Как влияет значение порога схемы сброса на качество работы слоя распознавания?
(1) чем меньше порог, тем менее похожие векторы будут отнесены сетью к одному классу
(2) чем больше порог, тем менее похожие векторы будут отнесены сетью к одному классу
Что утверждает принцип "конструктивной неопределенности"?
(1) точность и смысл противоречат друг другу, начиная с некоторого момента анализа
(2) точность и смысл дополняют друг друга, начиная с некоторого момента анализа
К каким функциям применим метод исключения параметров "сверху вниз" с ортогонализацией?
(1) к любым
(2) только к функциям вида F(x,w)= ϕ(Σiwifi(x))
Какова разрядность векторного процессора NM6403?
(1) 16
(2) 32
(3) 64
(4) 128
Какой метод позволяет выйти из окрестности локального минимума?
(1) градиентный метод
(2) метод с моментом
Из какого интервала выбирается значение скорости обучения?
(1) (-1,1)
(2) (0,1)
(3) (1,2)
Чему должно быть равно значение t в уравнении x1 + x2 + x3= t, чтобы соответствующий нейрон реализовал функцию И?
(1) любому числу из интервала (0,1)
(2) любому числу из интервала (1,2)
(3) любому числу из интервала (2,3)
Какие точки функции наиболее трудно аппроксимировать?
(1) точки, в которых при малом изменении входных сигналов происходит большое изменение значения функции
(2) точки, в которых при большом изменении входных сигналов происходит малое изменение значения функции
Как влияет увеличение числа входов нейронов на выбор начальных значений их весовых коэффициентов (кроме порогов)?
(1) приводит к уменьшению модулей весовых коэффициентов
(2) приводит к увеличению модулей весовых коэффициентов
Как обеспечить ортогональность нового градиента предыдущему направлению спуска в BFGS-методе?
(1) как можно точнее проводить одномерную оптимизацию в поиске шага
(2) учесть изменение градиента на предыдущем шаге
Как происходит отбор хромосом?
(1) по принципу рулетки
(2) случайным образом
(3) по количеству ненулевых битов
Чем могут отличаться друг от друга функции радиальных нейронов?
(1) только параметрами
(2) структурой и параметрами
Как должен изменяться вес входа нейрона по правилу Хебба?
(1) вес входа должен уменьшаться при корреляции между входом и выходом нейрона
(2) вес входа должен увеличиваться при корреляции между входом и выходом нейрона
Что считается достоинством сети Хемминга?
(1) относительно небольшое количество связей между нейронами
(2) сеть Хемминга дает лучшие результаты, чем сеть Хопфилда
(3) отсутствие двунаправленного распространения сигналов
Когда активна связь (Xi,Yj) ∈ Ed машины Больцмана?
(1) когда в маршруте есть прямой путь из города X в город Y
(2) когда длина прямого пути из города X в город Y меньше заданной величины
К какой задаче в общем случае сводится задача прогноза данных на нейронной сети?
(1) к задаче воспроизведения вектор-функции многих переменных по данным обучающей выборки
(2) к задаче интерполяции полиномиальной функции многих переменных
Чем определяется степень адаптации нейронов-соседей при использовании соседства гауссовского типа?
(1) евклидовым расстоянием между нейроном-победителем и нейроном-соседом
(2) уровнем соседства
(3) рангом соседа
Какой нейрон в слое распознавания подавляет все остальные?
(1) нейрон с максимальным выходом
(2) нейрон с минимальным выходом
Какие части должна содержать база знаний мягкой экспертной системы?
(1) функции принадлежности
(2) нечеткие продукции
(3) рекуррентные нейронные сети
(4) нечеткие нейронные сети
(5) сети АРТ
(6) процедуры интерпретации хромосом генетических алгоритмов
(7) функции оптимальности
В чем заключается рекурсивное контрастирование нейронной сети?
(1) в исключении параметров сети – одного за другим
(2) в модификации параметров сети – одного за другим
Каким образом можно объединять нейропроцессоры NM6403 в параллельную систему?
(1) посредством линков
(2) посредством общих модулей памяти
(3) посредством общих векторных регистров
Какая величина минимизируется при аппроксимации функции нейроном?
(1) квадратичная ошибка
(2) четвертая степень ошибки
Какой тип обучения назван обучением с учителем?
(1) обучение, при котором заданы требуемые значения выходных сигналов для всех обучающих входных векторов
(2) обучение, при котором задано допустимое отклонение выходных сигналов от заданных
Чему должно быть равно значение t в уравнении x1 + x2 + x3= t, чтобы соответствующий нейрон реализовал функцию ИЛИ?
(1) любому числу из интервала (0,1)
(2) любому числу из интервала (1,2)
(3) любому числу из интервала (2,3)
Что такое контрастер?
(1) система, нормирующая входные сигналы нейронной сети
(2) система, нормирующая выходные сигналы нейронной сети
(3) система, упрощающая нейронную сеть
Почему следует избегать насыщения нейронов?
(1) нейрон, попавший в состояние насыщения, не участвует в преобразовании данных
(2) нейрон, попавший в состояние насыщения, делает сеть неработоспособной
Каким образом в квазиньютоновских и партан-методах выбирается начальное направление спуска?
(1) случайным образом
(2) методом Ньютона
(3) по антиградиенту функции оценки
Когда завершается генетический процесс?
(1) в момент генерации удовлетворительного решения
(2) при выполнении заданного количества мутаций
(3) при выполнении максимально допустимого количества итераций
Как вычисляется вектор весов выходного нейрона радиальной сети?
(1) как результат минимизации функции оценки сети
(2) как результат решения системы линейных алгебраических уравнений