Нейроинформатика

Внимание !
Вопросы к тесту выложены исключительно в ознакомительных целях: количество вопросов может не совпадать с действительным, актуальность не поддерживается,- за решением теста Welcome to the cashier!

---

Что связано из предложенного с коннекционизмом?

разнородность систем
аналоговый ренессанс
голографические системы


К элементарным устройствам можно отнести

сумматоры
синапсы
протоны


Какие из предложенных систем допускают формирование связей по явным формулам?

нейронные системы статистической обработки
нейронные системы ассоциативной памяти
нейронные системы фильтрации


Для рассылки одного сигнала по нескольким адресам служит

нелинейный преобразователь сигнала
точка ветвления
синапс



Сумматоры называют адаптивным из-за

наличия вектора настраиваемых параметров 
наличия вектора выходного сигнала 
наличия вектора входного сигнала x


Адаптивный сумматор вычисляет скалярное произведение

вектора параметра    на вектор выходного сигнала x
вектора входного сигнала    на вектор параметра x
вектора входного сигнала x на вектор параметра


Какой элемент называется "выходная звезда"?

когда связи присоединены к входному сумматору
когда связи присоединены к точке ветвления
когда связи присоединены к нелинейному преобразователю


Назовите базовые архитектуры нейронных сетей

нелинейные сети
полносвязные сети
слоистые сети


Что из предложенного получает скалярный входной сигнал x?

нелинейный преобразователь сигнала
точка ветвления
стандартный формальный нейрон


В каком случае слоистая сеть не будет работать?

число тактов функционирования заранее не ограничено
функция активации нейронов не изменяется
размерность вектора входных сигналов элемента соответствует числу его входов


Если  зависит от параметров, значения которых меняются от нейрона к нейрону, то сеть называют

полносвязной
гомогенной
гетерогенной


Согласно теореме Колмогорова каждая непрерывная функция n переменных, заданная на единичном кубе n-мерного пространства, представима в виде
 

Какая функция зависит от исходной функции f(x, y)


Какие из предложенных функций являются "внутренними"?


Какие функции, согласно теореме Колмогорова, не зависят от выбора функции f?


В каком случае линейное пространство    будет замкнуто относительно нелинейной операции f(x) = x2

когда функции из E разделяют точки в x
когда E является кольцом
когда E является компактным пространством


Каким образом можно представить непрерывную функцию f(x, y) двух переменных x и y, заданную на единичном квадрате?


Какая теорема является обобщением теоремы о возможности равномерного приближения непрерывных функций многочленами?

теорема Арнольда
теорема Стоуна
теорема Вейерштрасса


Что будет являться аргументом s+p функций

выходные сигналы (их p) и параметры состояния на следующем шаге (их s)
входные сигналы (их n) и текущие параметры состояния (их s)
входные сигналы (их p) и параметры состояния на предыдущем шаге (их n)


Как обозначается зависимость состояния в следующий момент дискретного времени от входных сигналов и текущего состояния?

S'(In,S)
In(Out,S)
Out(In,S)


При каких условиях P=C(R)?

PE - замкнутое линейное пространство в C(R)
PE включает хоть одну непрерывную нелинейную функцию
PE - полугруппа относительно суперпозиции функций


Назовите наиболее популярный способ доопределения задачи регрессии

метод наибольших квадратов
метод усредненных квадратов
метод наименьших квадратов


Какая задача состоит в поиске наилучшего линейного приближения функций, заданной конечным набором значений?

линейной регрессии
восстановления простейших закономерностей
адаптивной обработки сигналов


Что можно отнести к адаптивному сумматору?

линейная регрессия
линейная фильтрация
линейное разделение классов


Из какого условия ищется  согласно методу наименьших квадратов?
 

Каким образом можно решить вопрос о последовательном уточнении результатов по мере поступления новых данных?

для каждого вектора аргументов задаются значения, приближенные к функции F
для каждого нового вектора данных делается шаг изменений коэффициентов, уменьшающих ошибку регрессии  на вновь поступившем векторе данных
изменения в коэффициентах регрессии при поступлении новых данных рассматриваются как малые


Что имеет порядок n2 в процессе, в котором последовательно уточняются уравнения линейной регрессии?

требуемый объем памяти
набор начальных данных
количество операций


При реализации задачи четкого разделения двух классов по обучающей выборке xi относится

ко второму классу
к первому классу
нет правильного отдела


Какая формула называется формулой Ундроу?
 

В чем состоит суть "обучение" адаптивного сумматора методом наискорейшего спуска?

в изменении вектора в направлении h
в изменении вектора коэффициентов  в направлении 
в изменении вектора коэффициентов  в направлении антиградиента


Какой штраф назначается за то, что объект второго класса отнесен к первому?

c21
c01
c12


К какому классу относится вектор x при f(x)<0?

ко второму
нет правильного ответа
к первому


В чем состоит суть линейного разделения классов?

в разделении классов в прекции
в построении линейного решающего правила
в разделении по обучающей выборке


На основе чего строится персептрон Розенблатта?

на безошибочной последовательности данных
на требовании безошибочности разделяющего правила на обучающей выборке
на последовательном уточнении результатов по мере поступления данных


К чему сводится прохождение вектора сигналов x через сеть связей?

к умножению вектора сигналов x на матрицу
к умножению матрицы вектора на сигнал x
к умножению матрицы на вектор сигналов x


В каком случае заканчивается оптимизация?

если изменение сигналов сети за цикл больше некоторого фиксированного малого 
если изменение сигналов сети за цикл меньше некоторого фиксированного малого 
если изменение сигналов сети за цикл равно некоторого фиксированного малого 


Какая сеть может искать точку минимума квадратичного многочлена методом наискорейшего спуска?

полносвязная сеть без нелинейных элементов
простая симметричная полносвязная сеть
полносвязная сеть с нелинейными элементами


Отметьте входные веса нейрона для связи нейрона с самим собой?

ajj = 1-hgjj
bj
aij = -hgij
 
Чему равен вес связи между i-м и j-м нейронами?
 

Какая функция минимизируется в ходе функционирования?

эталон сети
"энергия" сети
координация сети


Что играет существенную роль в задачах оптимизации?

ассоциативная память
правила остановки
некомплектные данные


В каком случае вклад k-го эталона в связь между i-м и j-м нейронами (xik, xjk) равен -1?

нет правильного ответа
если i-я и j-я координаты этого эталона имеют разный знак
если i-я и j-я координаты этого эталона имеют одинаковый знак


На основе какого метода строятся сетевые алгоритмы классификации без учителя?

итерационного метода статических ядер
итерационного метода динамических ядер
квадратичного метода динамических ядер


Назовите меры близости объектов?

квадрат коэффициента корреляции
квадрат идеальной конструкции
квадрат евклидового расстояния между векторами значений их признаков


Как обозначается множество функциональных символов?

F
V
С


Назовите нейронные сети, которые формируются по явным правилам

аналитические сети
проектированные сети
сети Хопфилда


Какой слой состоит только из выходных вершин

последний слой
нулевой слой
первый слой


Какие элементы называются i-слойными термами?

Ti
Si+1
Si


Какая из предложенных теорем является точной формулировкой эквивалентности бесскобочной и обычной записи?

теорема о вхождении терма в терм
нет правильного ответа
теорема о построении термов


Доказательство основного утверждения какой теоремы проводится индукцией по числу слоев k?

теорема 3
теорема 1
теорема 2


Какие вершины называются входными

минимальные вершины
и те, и другие
максимальные вершины


Вершины, к которым не ведет ни одного ребра, называется

средними
минимальными
максимальными


Метки входных вершин являются…

символами констант
функциональными символами
символами переменных


Основной инструмент при построении двойственного функционирования - формула для дифференцирования…

"двухслойной" сложной функции нескольких переменных
сложной функции нескольких переменных
"трехслойной" сложной функции нескольких переменных


Как перемещаются сигналы при вычислении градиента сложной функции многих переменных

от входных элементов графа к входным или выходным
от выходных элементов графа к входным
от входных элементов графа к выходным


Для графов каких двух слоев теорема 5 очевидна

нулевой, первый
нулевой, последний
первый, последний


При заданных    для каждой вершины и каждого ребра строятся

переменные прямого функционирования
переменные обратного функционирования
переменные двойственного функционирования


Как называется процесс вычисления двойственных переменных?

прямой
двойственный
обратный


От чего явно зависит функция оценки?

от входных параметров сети
от выходных сигналов сети
от всех параметров сети


Какие функции называются квазилинейными?


Какими слагаемыми определяется сложность обратного распространения по графу при вычислении градиентов?

вычисление всех сумм
вычисление всех произведений на ребрах
вычисление всех частных производных простых функций


Модель какой системы основана на принципах анализа?

простой и сложной
простой
сложной


Системы, в которых при вычленении компонент могут быть потеряны принципиальные свойства, а при добавлении компонент возникают качественно новые свойства

информационными
сложными
простыми


Для описания каких систем применяются методы анализа, состоящие в последовательном расчленении системы на компоненты и построении моделей?

информационной
сложной
простой


Что входит в типы информационных моделей?

классификация внутренних состояний системы
адаптивное управление системой
прогноз динамики изменения системы


Основным принципом информационного моделирования является принцип

кибернетического моделирования
"черного ящика"
функционирования системы


Задачей моделирования является

функционирование системы
идентификация системы
управление системой


Кем была основана сеть встречного распространения?

Кохоненом
Хехт-Нильсеном
Гроссбергом


Что способен выполнить каждый процессорный элемент k-го порядка

хаотичное разделение нелинейных нейронов линейными функциями
произвольное разделение, задаваемое полилинейной функцией нескольких аргументов
линейное разделение областей в пространстве


Информационные модели ab initio являются

переменными
неполными
полными


Неизвестная ошибка, допускаемая моделью G на данных, не использовавшихся при обучении, называется

ошибкой воздействия
ошибкой обобщения
ошибкой обучения


Норма невязки модельной функции G и системной функции Y на множестве Х называется

обучающим множеством
ошибкой обучения
обучающей выборкой


Нарушение однозначности системной функции в присутствии экспериментальных ошибок и неполноты признаковых пространств приводит к…

ошибке обобщения
ненулевым ошибкам обучения
предельной ошибке обучения


Как называется разделение всех точек на несколько компактных групп?

задача таксономии
задача самоорганизации
задача адаптации


Какая задача является типичной при моделировании поведения системы, если запросы к информационной модели носят характер "что-если"?

комбинированная
обратная
прямая


Целью какой задачи выступает получение входных величин X, соответствующих наблюдаемым значениям выходов Y?

обратной
прямой
комбинированной


Что представляет собой самоорганизующаяся карта?

отделение областей условной корректности в многомерных пространствах параметров
сохранение структуры разбиения точек на кластеры
отображение многомерного распределения точек на двумерную решетку с регулярным соседством между узлами


Что выявляет скейлинг ошибки обучения?

присутствие адаптивного шума
степень скачка моделируемой функции
степень некорректности задачи


Что можно отнести к переменным метода "расширяющийся нейронный газ"?

распределение точек нейронов-кластеров
отношения соседства нейронов-кластеров
число нейронов-кластеров


Какие задачи можно решать с помощью метода дифференциальной оценки некорректности задачи?

обратные
прямые
комбинированные


Что можно отнести к методу дифференциальной оценки степени некорректности задачи?

построение распределения векторов обучающей выборки по кластерам
выбор неприемлемого уровня некорректности для построения гибридной системы
проведение обучения набора малых нейросетей с обратным распространением на данных каждого кластера


Сколько параметров содержит база собранных данных, описывающих контейнер и условия пожара?

4
8
6


Сложные инженерные устройства при воздействии внешних факторов могут демонстрировать разнообразное…

билинейное поведение
линейное поведение
нелинейное поведение


Из скольки переменных состоит признаковое пространство входов?

6
4
8


Что можно отнести к параметрам пожара?

диаметр области пламени
температура пожара
длительность пожара


Признаковое пространство входов состоит из 6 переменных - …

одной переменной состояния контейнера и пяти параметров воздействия
5 переменных состояния контейнера и одним параметром воздействия
3 переменных состояния контейнера и 3 параметра воздействия  
Какая область кластера является наиболее регулярной?

4-3
2-3
1-2


Нейронная сеть прямой задачи содержит…

4 входа и 4 выхода
6 входов и 2 оцениваемых выхода
2 входа и 6 выходов


Из чего будет состоять промышленная нейросетевая модель, созданная по нейросетевой технологии?

семейство малых сетей - экспертов с прямым распространением ошибки
материнская сеть Кохонена
семейство малых сетей - экспертов с обратным распространением ошибки


Какой алгоритм включает в себя совокупность правил, определяющих порядок переработки медицинской информации с целью постановки диагноза

аналитический
диагностический
универсальный


В какие годы сформировалась наука - нейроинформатика

40-е гг.
80-е гг.
50-е гг.


В какой области здравоохранения интенсивно применяются нейросети?

педиатрия
офтальмология
кардиология


Что является выходом в электрокардиостимуляторе?

определенное количество импульсов
ритм синусового узла
собственный ритм электрокардиостимулятора


Для чего применяется нейросеть, интерпретирующая флюоресцентные спектры, получаемые при исследовании тканей с помощью лазера?

для выявления бляшек в артериях
для диагностики заболеваний периферических сосудов
для диагностики артериальной гипертонии


Какие модели нейросетевых экспертных систем применяются для прогнозирования исходов заболеваний?

прогностические
интерпретационные
диагностические


Какой вид задачи подразделяется на предсказание числа и вектора?

задачи конструирования
задачи классификации
задачи предикации


Где в биологии могут применяться нейросети?

для моделирования нервной системы
для идентификации человеческих хромосом
для классификации живых организмов


На какие типы можно расклассифицировать неалгоритмируемые или трудно алгоритмируемые задачи, решаемые нейронными сетями?

задачи предикации
задачи классификации
задачи конструирования


Какая предикация предполагает, что ответ может быть представлен в виде нескольких независимых друг от друга чисел, образующих точку в многомерном пространстве, размерность которого равно количеству предсказываемых чисел?

одномерная предикация
векторная предикация
полимерная предикация


Что такое дендриты?

синапсы, передающие сигналы от других нейронов к данному
"скрытые" нейроны
синапсы, передающие сигналы от данного нейрона к другим


С какими нейронами могут взаимодействовать нейроны, если не сообщаются с внешним миром?

входными нейронами
"скрытыми" нейронами
выходными нейронами


В каком случае сигнал усиливается?

модуль веса >1 по амплитуде
модуль веса <1 по амплитуде
модуль веса =1 по амплитуде


Какую функцию имеют нейроны в конструированных нейронных сетях?

f(X) = X / (C + |X|)
f(X) = X / (C + X)
f(X) = X / (C - |X|)

 
От чего зависит успех обучения нейросети?

от числа нейронов в сети
от числа синапсов в сети
от числа анонсов в сети


От чего зависит количество циклов обучения?

количества входных параметров
вида задач
типа нейросети


В каком случае осуществляется тестирование выборки с заранее известными ответами примеров?

моделирование
решение конкретных задач
проверка того, как обучалась нейросеть


Какие этапы создания самообучающейся системы совпадают с этапами создания традиционных систем?

доучивание
сбор обучающих данных
создание интерфейса


Что вычисляет нейросеть в классификационных задачах?

уровень надежности
коэффициент уверенности в данном решении
класс тестируемого примера


На каком этапе создания традиционной экспертной системы происходит оформление логических правил, по которым должна работать экспертная система?

сбор данных
создание базы знаний
отладка и тестирование


Какой тип данных может принимать любые значения

взаимоисключающие варианты
число с "плавающей точкой"
совместные варианты


Получить единственный ответ можно

путем подстройки над блоком малых экспертов нейросети - "супервизора"
путем логических правил
как тем, так и другим

Внимание !
Вопросы к тесту выложены исключительно в ознакомительных целях: количество вопросов может не совпадать с действительным, актуальность не поддерживается,- за решением теста Welcome to the cashier!

---

Выбор каких стартовых параметров может быть автоматизирован

выбор типа нейронной сети
схемы подачи обучающих данных
количество нейронов


Чему равно общее число подстраиваемых связей?

квадрату числа нейронов
произведению числа входных синапсов
нет правильного ответа


При нормировании на входной синапс подается

эквивалент параметра
эквивалент величины
величина параметра


Выбор типа нейронной сети определяется

типом файла нейросети
схемой подачи обучаемых данных
типом задачи


Из каких взаимосвязанных подзадач состоит стратегия решения единой задачи?

параллельно
перпендикулярно
иерархически


Функция с какой характеристикой обеспечивает относительно большую разность между преобразованными сигналами?

функцией с большой характеристикой
функцией со средней характеристикой
функция с малой характеристикой


Что понимается под тактикой обучения нейронных сетей?

возможное вмешательство оператора в процесс обучения
полное на данном задачнике обучение нейросети
общий план обучения, включающий разбивку задачи на подзадачи


При прохождении циклов обучения нейросети используется метод подсчета градиентов

как по тем, так и по другим
по выходным сигналам
по входным сигналам


Какой блок прогнозирует непосредственные исходы заболевания?

блок "Л"
блок "Н"
блок "О"


Результат какого метода показывают среднюю значимость параметров по всей обучающей выборке?

если метод насчитывает значимость каждого параметра как среднюю величину модуля градиента по всем примерам обучающей выборки
если метод насчитывает значимость каждого параметра как минимальную величину модуля градиента по всем примерам
если метод насчитывает значимость каждого параметра как максимальное значение модуля градиента по всем примерам


Какие типы оценок погрешности существуют?

гарантированные интервальные оценки
среднеквадратические оценки погрешности
оценки допустимой погрешности


Что такое задача бинаризации?

задача приведения весов синапсов к значениям 0 или 1
задача приведения весов синапсов к значению 0
задача приведения весов синапсов к значению 1


Что такое нейроминитаторы?

модель вычисления градиентов оценки
компьютерная модель нейронных сетей
модель определения допустимой погрешности


С помощью какого метода вычисляются допустимые интервалы для погрешностей сигналов сети такие, что погрешность вектора выходных сигналов гарантированно не превышает заданную?

метод гарантированной интервальной оценки
метод оценки допустимой погрешности
метод среднеквадратической оценки погрешностей


Отметьте формулу сложения для среднеквадратичных уклонений
 

Из чего состоит стандартный нейрон?

из точки ветвления
из адаптивного сумматора
из нелинейного преобразователя


Что такое точка ветвления?

это элемент, посылающий выходной сигнал линейного преобразователя на вход нескольких стандартных нейронов предыдущего слоя
это элемент, посылающий выходной сигнал нелинейного преобразователя на вход нескольких стандартных нейронов следующего слоя
это элемент, посылающий входной сигнал нелинейного преобразователя на выход нескольких стандартных нейронов следующего слоя


Что такое адаптивный сумматор?

это сумматор, в котором входные каналы    суммируются с весами xi
это сумматор, в котором входные каналы x суммируются с весами 
это сумматор, в котором входные каналы xi суммируются с весами 


При каком распределении погрешностей допустимая погрешность выходного сигнала сумматора делится сначала на число входов, а потом для каждого входа делится на соответствующий вес синапса?

при равномерном распределении
при приоритетном распределении
при пропорциональном распределении


В каком случае сигнал x при прохождении через точку ветвления будет изменяться, оставаясь в интервале 

точка ветвления имеет собственные погрешности
точка ветвления не имеет погрешности
точка ветвления имеет сигнала


В каком случае метод обратного распространения точности не может применяться?

в случае получения отрицательной погрешности
в случае отсутствия погрешности
в случае получения положительной погрешности


Сколько возможно вариантов распределения допустимых погрешностей по входам для сумматора

2
1
3


По какой формуле вычисляется погрешность входного сигнала нелинейного преобразователя?


Чтобы вычислить среднеквадратические отклонения для любого участка сети, необходимо…

вычислить градиент оценки стандартного нейрона
вычислить интервальные отклонения сигналов для элементов стандартного нейрона
вычислить среднеквадратические отклонения сигналов для элементов стандартного нейрона


Чему равна дисперсия выходного сигнала нелинейного преобразователя?


Какие распределения среднеквадратических отклонений погрешностей по входам сумматора можно использовать?

пропорциональное распределение
равномерное распределение
приоритетное распределение


Собственная погрешность нелинейного преобразователя    может добавляться…

к выходному сигналу нелинейного преобразователя 
к входному сигналу нелинейного преобразователя 
к результату работы нелинейного преобразователя  


Собственная погрешность сумматора может добавляться…
 

В каком случае среднеквадратическое отклонение погрешности входного сигнала нелинейного преобразователя вычисляется по формуле 

собственные погрешности элементов добавляются к сумматорам этих элементов
собственные погрешности элементов добавляются к входным сигналам этих элементов
собственные погрешности элементов добавляются к выходным сигналам этих элементов


Какие типы допустимых погрешностей могут выделить для метода обратного распространения точности?

вычисленные для одного примера
вычисленные для всех примеров
вычисленные для всей обучающей выборке


Какой вид имеет характеристическая функция нелинейных преобразователей?
 

Что такое "скрытые параметры"?

функции, которые применяются одинаково для различных объектов
скрытые различия, не дающие построить искомые зависимости
неучтенные и неизмеримые свойства, от которых зависят наблюдаемые параметры


Каким образом достигается инвариантность?

решение представляется в виде суперпозиции однородных дробных функций
решение представляется в виде суперпозиции однородных дробно-линейных функций
решение представляется в виде суперпозиции разнородных линейных функций


Какая гипотеза означает, что скрытые параметры принимают сравнительно небольшое конечное число значений и всю выборку можно разбить на классы, внутри которых скрытые параметры постоянны?

гипотеза о скрытых параметрах
гипотез а мозаичной регрессии
гипотеза о качественной неоднородности выборки


Кто обнаружил триады, в которых свойства среднего элемента могут быть оценены как средние значения этих свойств для крайних членов триады?

Гладстон
Гмелин
Деберейнер


Чем отличаются транспонированные задачи от исходных?

инвариантность к смене шкал измерений
число признаков превышает число объектов (n > N)
число объектов превышает число признаков (N > n)


Равенство ранга матрицы может вычисляться

по строкам
по рангу, вычисляемому по столбцам
по столбцам


Из скольки триад состоит "эннеад"?

6
3
9


Кто написал эту цитату: "… между всеми… учеными, которые раньше меня занимались сравнением атомных весов элементов, я считаю, что обязан преимущественно двум: Ленсену и Дюма. Я изучил их исследования и они меня побудили искать действительный закон…"

Гладстон
Менделеев
Гмелин


В каком году был опубликован Ленсеном один из наиболее полных списков триад?

1871
1857
1817


По какому методу можно найти для каждого элемента наилучшую формулу, выражающую его вектор свойств через векторы свойств других элементов?

метод линейной регрессии
полуэмпирический метод
метод транспортированной регрессии


С помощью какого метода исследуется точность интерполяции потенциалов ионизации химических элементов?

метод транспонированной регрессии
метод линейной регрессии
полуэмпирический метод


Структура энергетических уровней иона определяется…

атомным номером
числом электронов
зарядом ядра


Какая гипотеза означает, что в регрессивной зависимости существуют неописанные и неизмеренные свойства объектов, не дающие построить искомые зависимости?

гипотеза о мозаичной регрессии
гипотеза о качественной выборке
гипотеза о скрытых параметрах


Для элементов с какими атомными номерами используется метод транспонированной регрессии?

от 54 до 70
от 59 до 77
от 57 до 74


В каком году был открыт периодический закон?

1857
1817
1871


К какой сети относится эта формула 

ортогональные сети
сети Хопфилда
сети для инвариантной обработки изображения


В основе какой сети лежит следующая идея - записать систему дифференциальных уравнений для градиентной минимизации "энергии" Н (функции Ляпунова)?

сети Хопфилда
ортогональные сети
тензорные сети


С помощью какой памяти можно по неполной и даже частично недостоверной информации восстановить достаточно полное описание знакомого объекта?

визуальная память
ассоциативная память
слуховая память


Какие сети способны запомнить и точно воспроизвести "порядка 0,14n слабо скоррелированных образов"?

тензорные сети
сети Хопфилда
ортогональные сети


Определитель матрицы Грамма

может быть любое число
всегда больше нуля
всегда меньше нуля


Какая сеть ассоциативной памяти преобразует образы по формуле:
 

сети Хопфилда
тензорные сети
ортогональные сети


Какая сеть хорошо работает на слабо скоррелированных эталонах?

 
Какая сеть позволяет обрабатывать различные визуальные образы, отличающиеся только положением в рамке, как один образ?


Для увеличения числа линейно независимых эталонов, не приводящих к прозрачности сети, используется прием перехода к …

ортогональным сетям
сетям для инвариантной обработки изображения
тензорным сетям


Сеть Хопфилда в    является сетью…

с разрывным временем
с непрерывным временем
с дискретным временем


Комбинируя какие преобразования можно получить все сети ассоциативной памяти?

тензорное преобразование, позволяющее сильно увеличить способность сети запоминать и точно воспроизводить эталоны
произвольное преобразование
переход к ортогональному проекту, снимающий зависимость надежности работы сети от степени скоррелированности образцов


По какой формуле ортогональная сеть ассоциативной памяти преобразует образы?
 

Какие операции необходимо произвести при добавлении нового эталона?

вычислить вектор c
вычислить вектор b
вычислить вектор 


Какой используется прием для увеличения числа линейно независимых эталонов?

прием перехода к ортогональным сетям
прием перехода к тензорным сетям
прием перехода к малочастичным сетям

 
Что такое линейный код?

линейное подпространство в n-мерном пространстве, все вектора которого удалены друг от друга не менее, чем на k
линейное подпространство в n-мерном пространстве, все вектора которого удалены друг от друга не менее, чем на 2k+1
линейное подпространство, исправляющее k ошибки


Какой вид имеет автокорреляторная сеть?


Что такое автокорреляторы?

скалярное произведение векторов инвариантов
скалярные произведения образа на функцию вектора сдвига
скалярные произведения образа на сдвинутый образ, рассматриваемые как функции вектора сдвига


В каком случае существует риск построить "плохую" аппроксимацию?

если число нейронов избыточно
если число нейронов минимально
если число нейронов в норме


Каким образом вычисляется градиент оценки?

методом погрешности
методом двойственности
методом оценки


Назовите надежный способ оценки минимального числа нейронов

контрастирование
аппроксимирование
нейроранжирование


На чем основана процедура контрастирования?

на оценке значимости весов нейронов в сети
на оценке значимости связей в сети
на оценке значимости весов связей в сети


Какие виды контрастирования существуют

без улучшения
без ухудшения
на основе оценки


Назовите основные цели контрастирования

явизовать знание, полученное сетью в ходе обучения
определить чувствительность сети
упростить технической реализации сети


При каком методе вычисления показателей чувствительности возможно вычисление функции оценки?

контрастирование без ухудшения
контрастирование без улучшения
контрастирование на основе оценки


Возможно ли контрастирование сети, если вид функции оценки и процедура обучения нейронной сети неизвестны?

да
не в полном объеме
нет


С помощью чего можно привести сеть к логически прозрачному виду?

доучивание
анализ показателей значимости
контрастирование


Какие нейронные сети называют логически прозрачными?

для которых легко сформулировать словесное описание в виде явного алгоритма
которые предлагают безошибочное решение задачи
для которых можно сформулировать желаемый результат


Возможно ли извлечь из обученной нейронной сети алгоритм решения задач?

не всегда
нет
да

Вы можете обратится к нам напрямую, через:

По Skype: molodoyberkut
По Telegram: @MolodoyBerkut
По ICQ: 657089516

Или через форму обратной связи на нашем сайте

Пока сочиняется...