Fiszki
ESI
Test w formie fiszek
Ilość pytań: 41
Rozwiązywany: 294 razy
Neuron powinien tak się nauczyć, aby dla podobnych wejść zwracać taki sam sygnał wyjściowy, a dla niepodobnych różne sygnały wyjściowe
z zastosowaniem wzorców
z nauczycielem
bez nauczyciela
bez nauczyciela
Neuron poprawnie reaguje na wzorce jeśli sygnał który zwraca dla danego wejścia jest taki sam (z pewną dokładnością) jak oczekiwana wartość
z zastosowaniem wzorców
z nauczycielem
bez nauczyciela
z nauczycielem
Budowa sieci neuronowej. Wybierz odpowiedź, która nie jest prawdziwa.
Sieć neuronowa składa się N warstw ukrytych
Sieć neuronowa składa się z pojedynczej warstwy wyjściowej
Liczba neuronów w warstwie wejściowej nie zależy od liczby atrybutów warunkowych w warstwie ukrytej
Sieć neuronowa składa się z pojedynczej warstwy wejściowej
Liczba neuronów warstwie wyjściowej zależy od liczby atrybutów decyzyjnych
Liczba neuronów w warstwie wejściowej nie zależy od liczby atrybutów warunkowych w warstwie ukrytej
Uczenie sieci neuronowej polega na:
Modyfikacji wartości sygnałów wejsciowych
Modyfikacji wag i wartości syganłów wejściowych sieci
Modyfikacji wag syganłów wejściowych sieci
Zmianie parametrów funkcji aktywacji
Modyfikacji wag i wartości syganłów wejściowych sieci
Na ile obszarów można podzielić przestrzeń cech wykorzystując pojedynczy perceptron o n wejściach?
nie jest możliwy podział
na dwa obszary
na trzy obszary
na n obszarów
na dwa obszary
Algorytm uczenia sieci neuronowych jest oparty na
wstecznej propagacji błędów
wstecznej propagacji wag
wstecznej propagacji błedów i wag
wstecznej propagacji błedów i wag
Jeżeli do danego neuronu przypisanych jest sześć wejść o wartościach (10.0; 5.4; -10.2; -0.1; 101.4; 0.0; 12.0) i warttość funkcji pobudzenia (propagacji) jest wyliczana jak poniżej :
10,0 + 5,4 × 8 + (-10,2) × 5 + (-0,1) × 22 + 101,4 × (-5) + 0,0 × 2 + 12,0 × (-3) = -543,0
Które z danych wejściowych należy zmienić w najmniejszym stopniu, aby zwiększyć wartość funkcji o określoną wartość?
czwarte
drugie
pierwsze
trzecie
trzecie
Oblicz wartość sygnału na wyściu perceptonu z bipolarną funkcją aktywacji dla wejścia jak poniżej
X1=4, W1=-0,5
X2=3 ,W2=0,5
-1
2
1
0
-1
Wybierz "filary" głębokiego uczenia:
dane
moc obliczeniowa
modele i algorytmy
tylko architektura sieci neuronowej
dane
moc obliczeniowa
modele i algorytmy
więcej niż jedna odpowiedź
W których zastosowaiach stosuje sie metodę głębokiego uczenia
automatyczne tłumaczenie, analiza tekstu, mowy, chatboty
rozpoznawanie obiektów (twarzy, emocji), etykietowanie i lokalizacja obiektów
sterowania robotami, samochodami, gry komputerowe
akwizycji wiedzy
automatyczne tłumaczenie, analiza tekstu, mowy, chatboty
rozpoznawanie obiektów (twarzy, emocji), etykietowanie i lokalizacja obiektów
sterowania robotami, samochodami, gry komputerowe
więcej niż jedna odpowiedź
Dopasuj klasy metod optymalizacji i poszukiwania
Obliczanie wartość funkcji celu, przeglądając wszystkie punkty skończonej przestrzeni np. sprawdzenie po kolei wszystkich rozwiązań
Przypadkowe lub metody oparte na wielokrotnym losowaniu punktu w przestrzeni i zapamiętywaniu najlepszego rozwiązania
Polegające na rozwiązaniu układu równań (zazwyczaj nieliniowych) otrzymanych przez przyrównanie gradientu funkcji celu do zera
Stosowanie zasad, umożliwiających ograniczenie przrestrzeni poszukiwań rozwiązania
Przeszukiwanie enumeracyjne
Metody stochastyczne
Metody analityczne
Metody heurestyczne
Obliczanie wartość funkcji celu, przeglądając wszystkie punkty skończonej przestrzeni np. sprawdzenie po kolei wszystkich rozwiązań
Przeszukiwanie enumeracyjne
Przypadkowe lub metody oparte na wielokrotnym losowaniu punktu w przestrzeni i zapamiętywaniu najlepszego rozwiązania
Metody stochastyczne
Polegające na rozwiązaniu układu równań (zazwyczaj nieliniowych) otrzymanych przez przyrównanie gradientu funkcji celu do zera
Metody analityczne
Stosowanie zasad, umożliwiających ograniczenie przrestrzeni poszukiwań rozwiązania
Metody heurestyczne
Dopasuj nastepujące pojęcia do odpowiednich definicji
Algorytm ewolucyjny z kodowaniem binarnym
Nazwa różnych metod wykorzystujących mechanizmy ewolucji
Podstawowa jednostka podlegająca ewolucji, odpowiada przykładowemu rozwiązaniu problemu (punktowi z przestrzeni stanów)
Zespół osobników zamieszkujących wspólne środowisko i konkurujących o jego zasoby
Algorytm genetyczny
Algorytmy ewolucyjne
Osobnik
Populacja
Algorytm ewolucyjny z kodowaniem binarnym
Algorytm genetyczny
Nazwa różnych metod wykorzystujących mechanizmy ewolucji
Algorytmy ewolucyjne
Podstawowa jednostka podlegająca ewolucji, odpowiada przykładowemu rozwiązaniu problemu (punktowi z przestrzeni stanów)
Osobnik
Zespół osobników zamieszkujących wspólne środowisko i konkurujących o jego zasoby
Populacja
Dopasuj do podanych definicji odpowiednie pojęcia dotyczące Algorytmów Ewolucyjnych
Ogólna nazwa różnych metod wykorzystujących mechanizmy ewolucji
Jednostka podlegająca ewolucji, odpowiada przykładowemu rozwiązaniu problemu (punktowi z przestrzeni stanów)
Algorytm ewolucyjny z kodowaniem binarnym
Zespół osobników zamieszkujących wspólne środowisko i konkurujących o jego zasoby
Algorytm ewolucyjny
Osobnik
Algorytm genetyczny
Populacja
Ogólna nazwa różnych metod wykorzystujących mechanizmy ewolucji
Algorytm ewolucyjny
Jednostka podlegająca ewolucji, odpowiada przykładowemu rozwiązaniu problemu (punktowi z przestrzeni stanów)
Osobnik
Algorytm ewolucyjny z kodowaniem binarnym
Algorytm genetyczny
Zespół osobników zamieszkujących wspólne środowisko i konkurujących o jego zasoby
Populacja
Dopasuj do podanych definicji pojęcia
Losowa zmiana genotypu danego osobnika
Wymiana części genotypu między dwoma osobnikami
Tworzenie kolejnego pokolenia osobników poprzez wybór i powielenie części z nich (zwykle lepiej przystosowanych)
Działanie modyfikujące genotyp osobnika lub całą populację
Metoda selekcji wykorzystywana w klasycznym algorytmie genetycznym
Mutacja
Krzyżowanie
Selekcja
Operator genetyczny
Ruletka
Losowa zmiana genotypu danego osobnika
Mutacja
Wymiana części genotypu między dwoma osobnikami
Krzyżowanie
Tworzenie kolejnego pokolenia osobników poprzez wybór i powielenie części z nich (zwykle lepiej przystosowanych)
Selekcja
Działanie modyfikujące genotyp osobnika lub całą populację
Operator genetyczny
Metoda selekcji wykorzystywana w klasycznym algorytmie genetycznym
Ruletka
Różnice między algorytmami genetycznymi i tradycyjnymi metodami optymalizacyjnymi.
Które stwierdzenie nie jest prawdziwe?
Algorytmy genetyczne korzystają tylko z funkcji celu, nie zaś z jej pochodnych i innych pomocniczych informacji
Poszukiwanie w algorytmach genetycznych odbywa się w wielu punktach jednocześnie (populacja)
Algorytmy genetycznie nie przetwarzają bezpośrednio parametrów zadania, lecz ich zakodowaną postać
Algorytm genetyczny stosuje probabilistyczne metody selekcji
Algorytmy genetyczne korzystają z pochodnych funkcji celu i innych pomocniczych informacji
Algorytmy genetyczne korzystają z pochodnych funkcji celu i innych pomocniczych informacji
Który operator nie jest podstawowym operatorem genetycznym:
Projekcja
Inwersja
Selekcja
Krzyżowanie
Mutacja
Projekcja
Dopasuj cechy agenta programowego do definicji
Agent działa optymalnie ze względu na swoje cele, ale przy ograniczeniu zasobów
Możliwość przemieszczania się pomiędzy różnymi hostami w sieci
Na podstawie wcześniejszych decyzji i obserwacji dokonuje akwizycji wiedzy
Możliwość interakcji agenta z innymi agentami, użytkownikiem bądź zasobami
Racjonalność
Mobilność
Uczenie się
Otwartość
Agent działa optymalnie ze względu na swoje cele, ale przy ograniczeniu zasobów
Racjonalność
Możliwość przemieszczania się pomiędzy różnymi hostami w sieci
Mobilność
Na podstawie wcześniejszych decyzji i obserwacji dokonuje akwizycji wiedzy
Uczenie się
Możliwość interakcji agenta z innymi agentami, użytkownikiem bądź zasobami
Otwartość
Przedstaw paradygmaty podejścia agentowego:
Działa w zastępstwie swoich właścicieli
Wyspecjalizowany i odporny na błędy samodzielny obiekt
Możliwość samoreplikacji agentów
Rezyduje w cyberprzestrzeni jak klasyczny obiekt
Abstrakcyjna forma programowania obiektowego
Działa w zastępstwie swoich właścicieli
Wyspecjalizowany i odporny na błędy samodzielny obiekt
Możliwość samoreplikacji agentów
Abstrakcyjna forma programowania obiektowego
więcej niż jedna odpowiedź
Wybierz cechy dotyczące agenta programowego (zwanego także systemem agentowym lub agentem)
Działała w zastępstwie swoich właścicieli
Potrafi analizować otoczenie i oddziaływać na nie w czasie
Dąży do wyznaczonych celów i symuluje wpływ zmian otoczenia
Autonomiczny system umieszczony w otoczeniu (i będący jego częścią)
Działała w zastępstwie swoich właścicieli
Potrafi analizować otoczenie i oddziaływać na nie w czasie
Dąży do wyznaczonych celów i symuluje wpływ zmian otoczenia
Autonomiczny system umieszczony w otoczeniu (i będący jego częścią)
W procesie nauczania sieci neuronowej Pełne przejście przez wszystkie wzorce uczące nazywane jest:
okresem uczenia
zakresem uczenia
epoką uczenia
epoką uczenia
Czy chatbot jest robotem?
Prawda
Fałsz
Fałsz