ТЕСТ

 
 

ТЕСТ для разработчика

1.Формально Байесовская сеть это:

Направленный ациклический граф
Семантика зависимостей
Условная независимость
Переменным-свидетельства

2.К чему относиться метод коррекций ошибок:

Обучение с учителем
Обучение без учителя
Обучение с подкреплением
Активное обучение

3.Временной ряд это:

Совокупность математико-статистических методов анализа
Упорядоченная последовательность значений некоторой произвольной переменной величины
Методы регрессивного анализа
Выборка данных

4.Какой тип данных не используеться при машинном обучении:

Признаковое описание
Временной ряд
Изображение
Абстрагированные данные

5.Квантование это:

Увеличение диапозона сигналов за счет увеличения интервалов
Процесс перевода непрерывного аналогового сигнала в дискретный сигнал
Уменьшения числа интервалов, соедниение диапозонов
Разбиение диапазона её значений на конечное число интервалов

6.Нейронная сеть Хопфилда это:

Вид сетей получаемый из многослойного перцептрона
Соревновательная нейронная сеть с обучением без учителя
Полносвязная нейронная сеть с симметричной матрицей связей
Искусственная нейронная сеть, топология которой характеризуется тем, что внутренние слои нейронов разбиты на блоки

7.Направление в ии которое моделирует эволюцию:

Эволюционные алгоритмы
Биологические алгоритмы
Эволюциоонное программирование
Эволюционная стратегия

8.Особенности радиально-базисной сети:

 Единственный скрытый слой
 Данные поступает сразу на все нейроны
 Случайным образом выбирается точка данных
 Синаптические веса связей входного и скрытого слоев равны единице


9.Набор данных для обучения должен удовлетворять критериям:

 Репрезентативность;
 Кластеризованость;
 Непротиворечивость;
 Реккурентность;


10.Направления исследований нечетной логики:

 Теория приближенных вычислений;
 Машинный язык;
 Символическая нечеткая логика;
 Теория принятия решений;


 

Главная || Роли || Теория || Ресурсы || Тест|| О нас ||
Хостинг от uCoz