1) Нейронні мережі, є технологією, що йде корінням в безліч дисциплін: нейрофізіологію, математику, статистику, фізику, комп'ютерні науки і техніку. a) +так b) немає
2) пластичності мозку здатності настройки нервової системи відповідно до навколишніх умов. a) +так b) немає
3) нейронна мережа є машиною, що моделює спосіб обробки мозком конкретного завдання. a) +так b) немає
4) Нейронна мережа це величезний розподілений паралельний процесор, що складається з елементарних одиниць обробки інформації, що накопичують експериментальні знання і що надають їх для подальшої обробки. a) +так b) немає
5) Знання поступають в нейронну мережу з навколишнього середовища і використовуються в процесі навчання. a) +так b) немає
6) Для накопичення знань застосовуються зв'язки між нейронами, звані синоптичними вагами. a) +так b) немає
7) Процедура, використовувана для процесу навчання, називається a) +алгоритмом навчання b) алгоритмом вивчення c) алгоритмом Хеммінга d) алгоритмом нейронних мереж
8) Використання нейронних мереж забезпечує наступні корисні властивості систем. a) +Нелінійність b) Лінійність c) Відображення вихідної інформації у вхідну d) +Відображення вхідної інформації у вихідну
9) Адаптивність здатність адаптувати свої синаптические ваги до змін навколишнього середовища. a) +так b) немає
10) Відображення вхідної інформації у вихідну зміна синоптичних вагів на основі набору маркірованих учбових прикладів a) +так b) немає
11) Рецептори перетворюють сигнали від тіла і з навколишнього середовища в електричні імпульси, що передаються в нейронну мережу a) +так b) немає
12) Еффектори перетворюють електричні імпульси, що згенерували нейронною мережею у вихідні сигнали. a) +так b) немає
13) Синапси це елементарні структурні і функціональні одиниці, які передають імпульси між нейронами. a) +так b) немає
14) Рецептори. a) перетворюють електричні імпульси, що згенерували нейронною мережею у вихідні сигнали. b) структурні і функціональні одиниці, які передають імпульси між нейронами. c) Немає правильної відповіді d) +перетворюють сигнали від тіла і з навколишнього середовища в електричні імпульси, що передаються в нейронну мережу
15) Еффектори . a) +перетворюють електричні імпульси, що згенерували нейронною мережею у вихідні сигнали. b) структурні і функціональні одиниці, які передають імпульси між нейронами. c) Немає правильної відповіді d) перетворюють сигнали від тіла і з навколишнього середовища в електричні імпульси, що передаються в нейронну мережу
16) Синапси . a) перетворюють електричні імпульси, що згенерували нейронною мережею у вихідні сигнали. b) +структурні і функціональні одиниці, які передають імпульси між нейронами. c) Немає правильної відповіді d) перетворюють сигнали від тіла і з навколишнього середовища в електричні імпульси, що передаються в нейронну мережу
17) аксони a) +лінії передачі b) зони прийому c) зони вахода d) Немає правильної відповіді
18) дендриты a) лінії передачі b) + зони прийому c) зони вахода d) Немає правильної відповіді
19) Топографічні карти призначені для відповіді на інформацію, що поступає від сенсорів. a) + так b) немає 20) Суматор складає вхідні сигнали, зважені щодо відповідних синапсів нейрона. a) +так b) немає
21) Функція активації обмежує амплітуду вихідного сигналу нейрона. a) +так b) немає
22) Суматор a) +складає вхідні сигнали, зважені щодо відповідних синапсів нейрона. b) обмежує амплітуду вихідного сигналу нейрона. c) Алгоритм Баєса d) Немає правильної відповіді
23) Функція активації a) складає вхідні сигнали, зважені щодо відповідних синапсів нейрона. b) обмежує амплітуду вихідного сигналу нейрона. c) Алгоритм Баєса d) Немає правильної відповіді
24) Якщо лінійна область оператора не достиrает пороrа насичення, він перетворюється на лінійний a) +суматор b) порогову функцію c) умножатор d) немає правильної відповіді
25) Якщо коефіцієнт посилення лінійної області прийняти нескінченно великим то шматково-лінійна функція вироджується в a) суматор b) +порогову функцію c) умножатор d) немає правильної відповіді
26) Сигмоїдальная функція це швидко зростаюча функція, яка підтримує баланс між лінійною инелинейным поведінкою a) +так b) немає
27) Синаптічеськие зв'язки a) + їх поведінка визначається лінійним співвідношенням вхід вихід. b) їх поведінка визначається нелінійним співвідношенням вхід вихід. c) їх поведінка визначається протилінійним співвідношенням вхід вихід. d) немає правильної відповіді
28) Активаційні зв'язки a) їх поведінка визначається лінійним співвідношенням вхід вихід. b) + їх поведінка визначається нелінійним співвідношенням вхід вихід. c) їх поведінка визначається протилінійним співвідношенням вхід вихід. d) немає правильної відповіді
29) Перше правило проходження сиrнала по різних частинах графа a) +Напрям проходження сиrнала уздовж кожного зв'язку визначається напрямом стрілки. b) Сигнал вузла рівний сумі алгебри сигналів, що поступають на його вхід. c) Сигнал даного вузла передається по кожному витікаючому зв'язку без урахування передавальних функцій витікаючих зв'язків.
30)Второе правило проходження сиrнала по різних частинах графа a) Напрям проходження сиrнала уздовж кожного зв'язку визначається напрямом стрілки. b) +Сигнал вузла рівний сумі алгебри сигналів, що поступають на його вхід. c) Сигнал даного вузла передається по кожному витікаючому зв'язку без урахування передавальних функцій витікаючих зв'язків.
31) Третє правило проходження сиrнала по різних частинах графа a) Напрям проходження сиrнала уздовж кожного зв'язку визначається напрямом стрілки. b) Сигнал вузла рівний сумі алгебри сигналів, що поступають на його вхід. c) +Сигнал даного вузла передається по кожному витікаючому зв'язку без урахування передавальних функцій витікаючих зв'язків.
32) Вхідні сигнали графа формуються вузлами джерела або вхідними елементами. a) +так b) немає
33) Кожен нейрон представляється одним вузлом, який називається обчислювальним a) + так b) немає
34) Лінії передачі сигналу сполучаючі вузли джерела і обчислювальні вузли графа, не мають ваги. Вони просто визначають напрям проходження сигналу на графі. a) +так b) немає
35) Поняття зворотного зв'язку характерне для динамічних систем a) +так b) немає
36) Якщо деякі з синоптичних зв'язків відсутні, така мережа називається неполносвязной a) +так b) немає
37) Якщо деякі з синоптичних зв'язків відсутні, така мережа називається a) + Неполносвязной b) Недосвязной c) Неповноцінною d) Отсутвующей
38) Рекурентна нейронна мережа відрізняється від мережі прямоrо розповсюдження наявністю принаймні. a) +одному зворотному зв'язку b) двох зворотних зв'язків c) трьох зворотних зв'язків d) чотирьох зворотних зв'язків
39) зворотний зв'язок має на увазі використання елементів a) +одиничної затримки b) двійкової затримки c) трійкової затримки d) четверичной затримки
40) Під знаннями розуміється інформація, що зберігається, або моделі, використовувані людиною або машиною для інтерпретації, прогнозу і реакції на зовнішні події. a) +так b) немає
41) До питань представлення знань відносяться наступні: a) +яку інформацію необхідно зберігати b) +як цю інформацію представити фізично для її подальшого використання. c) Як цю інформацію продати d) Немає правильної відповіді
42) Знання про світ включають два типи інформації: a) +Відомий стан навколишнього світу b) +Спостереження за навколишнім світом c) Тестування навколишнього світу d) Немає правильної відповіді
43) Відомий стан навколишнього світу, представлений достовірними фактами, що є в наявності. Така інформація називається. a) + Апріорною b) Детріорной c) Сипріорной d) Детерміацій
44) У маркірованих прикладах . a) +вхідному сигналу відповідає бажаний відгук b) складаються з декількох різних реалізацій одного вхідного сигналу. c) Вхідному сигналу відповідає будь-який відгук d) Немає правильної відповіді
45) Немаркіровані приклади a) вхідному сигналу відповідає бажаний відгук b) +складаються з декількох різних реалізацій одного вхідного сигналу. c) Вхідному сигналу відповідає будь-який відгук d) Немає правильної відповіді
46) Безліч пар сигналів вxoд–выxoд, кожна з яких складається з вхідного сигналу і відповідного йому желаемоrо виходу, називають повчальними даними a) +так b) немає
47) ) Безліч пар сигналів вxoд–выxoд, кожна з яких складається з вхідного сигналу і відповідного йому желаемоrо виходу, називають. a) + повчальними даними b) вивчаючими даними c) виконуваними даними d) немає правильної відповіді
48) вибирається відповідна нейросетевая архітектура, в якій розмір вхідного шару відповідає кількості пікселів на малюнку, а у вихідному шарі міститься десять нейронів, відповідних цифрам. Після этоrо виконується настройка вагових коефіцієнтів мережі на основі повчальної множини. Цей режим роботи мережі називається. a) +Навчанням b) Вивченням c) Узагальненням d) Приглушенням
49) Набір даних, використовуваний для навчання мережі, повинен містити a) +як позитивні, так і негативні приклади. b) як позитивні, так і позитивні приклади. c) як негативні, так і негативні приклади. d) Немає правильної відповіді
50) Елементи, віднесені до різних класів, повинні мати в мережі якомога більш . a) +відмінні уявлення. b) Подібні уявлення c) Схожі уявлення d) Немає правильної відповіді
51) Якщо деяку властивість має важливе значення, то для його уявлення в мережі необхідно використовувати a) +велика кількість нейронів. b) Менша кількість нейронів. c) Один нейрон d) Немає правильної відповіді
52) Вірогідність виявлення вірогідність того, що за наявності об'єкту система його виявить. a) +так b) немає
53) Вірогідність помилкової тривоги вірогідність того, що система визначить наявність об'єкту, коли того насправді не існує. a) + так b) немає
54) Вірогідність того, що за наявності об'єкту система його виявить це. a) +Вірогідність виявлення b) Вірогідність помилкової тривоги c) Вірогідність походження d) Немає правильної відповіді
55) Вірогідність того, що система визначить наявність об'єкту, коли того насправді не існує. a) Вірогідність виявлення b) +Вірогідність помилкової тривоги c) Вірогідність походження d) Немає правильної відповіді
56) Біологічні мережі, що забезпечують обробку. a) +зоровій інформації b) +слуховій інформації c) зворушливій інформації d) немає правильної відповіді
57) Кодується частотною картою вушного равлика. Вона зберігається впродовж всього шляху сигналу по слуховому апарату і виділяється окремими нейронами, налаштованими на певні частоти. a) +Частота эхосигнала b) Амплітуда эхосигнала c) Затримка эхосигнала d) Немає правильної відповіді
58) Кодується іншими нейронами, що мають різні динамічні характеристики. Вони виділяють амплітудну характеристику і кількість відгуків, що прийшли у відповідь на один сигнал запиту. a) Частота эхосигнала b) + Амплітуда эхосигнала c) Затримка эхосигнала d) Немає правильної відповіді
59) Кодується за допомогою нейронних обчислень a) Частота эхосигнала b) Амплітуда эхосигнала c) +Затримка эхосигнала d) Немає правильної відповіді
60) Частота эхосигнала кодується частотною картою вушного равлика. Вона зберігається впродовж всього шляху сигналу по слуховому апарату і виділяється окремими нейронами, налаштованими на певні частоти. a) +так b) немає
61) Амплітуда эхосигнала іншими нейронами, що мають різні динамічні характеристики. Вони виділяють амплітудну характеристику і кількість відгуків, що прийшли у відповідь на один сигнал запиту. a) +так b) немає
62) Затримка эхосигнала кодується за допомогою нейронних обчислень a) так b) немає
63) Двома основними характеристиками, використовуваними для формування зображення, є. a) +Спектр b) +Затримка c) Якість d) Немає правильної відповіді
64) Основним завданням штучного інтелекту є розробка парадигм або алгоритмів, що забезпечують комп'ютерне вирішення когнітивних завдань, властивих людському мозку a) +так b) немає
65) Набір даних, використовуваний для навчання мережі, повинен містити. a) +позитивні приклади b) + негативні приклади c) нейтральні приклади d) немає правильної відповіді
66) Схожі вхідні сиrналы від схожих класів повинні формувати єдине уявлення в нейронній мережі. Виходячи з этоrо, вони повинні бути класифіковані як при належні до однієї катеrории. a) +так b) немає
67) Сучасна ера нейронних мереж почалася з новаторської роботи a) +Маккаллока і Пітца b) Баєса c) Хемінга і Хопфілда d) Немає правильної відповіді
68) книrа Хебба The Orgaпizatioп оf Behavior вийшла в сверт в . a) +1949 b) 1950 c) 1951 d) 1952
69) Хто в 1954 р. запропонував ідею нелінійного адаптивного фільтру a) Тейлор b) +Габор c) Маккаллок d) Пітц
70) Хто ініціював роботи по дослідженню асоціативної пам'яті a) +Тейлор b) Габор c) Маккаллок d) Пітц
71) Найважливішою властивістю нейронних мереж є їх здатність. a) +навчатися b) працювати c) дапать правильна відповідь d) складність структури
72) процесу навчання предполаrает наступну послідовність подій. 1. У нейронну мережу поступають стимули із зовнішнього середовища. 2. В результаті этоrо змінюються вільні параметри нейронної мережі. 3. Після зміни внутрішньої структури нейронна мережа відповідає на збудження вже іншим чином.
73) Сиrнал помилки ініціалізував a) +механізм управління b) механізм повідомлення c) механізм кореляции d) немає правильної відповіді
74) Для якого (яких) з перерахованих нижче нейронів неможливе навчання градієнтними методами? a) +Персептрон b) Сигмоїдальний нейрон c) Інстар Гроссберга d) Радіальний нейрон
75) Який (які) з перерахованих нижче нейронів має лінійну функцію активації? a) Персептрон b) Сигмоїдальний нейрон c) +Інстар Гроссберга d) +Нейрон типу WTA e) Радіальний нейрон
76) Який (які) з перерахованих нижче нейронів не має вхідного сигналу поляризації? a) Персептрон b) Сигмоїдальний нейрон c) +Інстар Гроссберга d) + Нейрон типу WTA e) +Радіальний нейрон
76) Коректування, вживане до синаптическому ваги нейрона. пропорційна про переведенню сигналу помилки на вхідний сигнал, що його викликав. a) +так b) немає
77) навчанні на основі пам'яті весь минулий досвід накопичується у великому сховищі правильно класифікованих прикладів виду вход–выход. a) +так b) немає
78) Всі алroритмы навчання на основі пам'яті включають дві істотні складові: a) +Критерій, використовуваний для визначення околиці вектора. b) +Правило навчання, вживане наприклад з околиці тестового вектора. c) Алгоритм перетворення выхо–вход d) Немає правильної відповіді 79) При двох припущеннях вірогідність помилки класифікації при використанні правила ближайшеro сусіда удвічі перевищує. a) +байесовскую вірогідність помилки b) коньюктивидную вірогідність помилки c) рамдомную вірогідність помилки d) немає правильної відповіді
80)Байесовская вірогідність помилки це мінімальна вірогідність помилки на безлічі всіх правил ухвалення рішення. a) +так b) немає
81) Якщо аксон клітки А знаходиться на достатньо близькій відстані від клітки В і постійно або періодично бере участь в її збудженні, спостерігається процес метаболічних змін в одному або обох нейронах, що виражається в тому, що ефективність нейрона А як одного із збудників нейрона В зростає. а ) +так b) немає
82) Якщо два нейрони по обидві сторони синапсу (з'єднання) активізуються одночасно (тобто синхронно), то міцність цього з'єднання. a) +Зростає b) Убуває c) Примножується d) Немає правильної відповіді
83) Якщо два нейрони по обидві сторони синапсу активізуються асихронно, то такий синапс ослабляється або взагалі відмирає. a) +так b) немає
84) Синапс Хебба залежить від точноrо часу виникнення предсинаптическоrо і постсинаптичного сиrналов. a) +так b) немає
85) За своєю природою синапс є вузлом передачі даних, в якому інформаційні сиrналы знаходяться в просторово – тимчасовій близькості. Ця локальна інформація використовується синапсом Хебба для виконання локальних синаптических модифікацій, характерних для данноrо входноrо сиrнала. a) + так b) немає
86) Зміни в синапсі Хебба визначаються сиrналами на обох ero кінцях. Це означає, що форма навчання Хебба залежить від ступеня взаємодії предсинаптическоrо і постсинаптичного сиrналов. Відмітимо, що така залежність або інтерактивність може носити дeтep мінований або татистический характер. a) +так b) немає
87) Одна з інтерпретацій постулату навчання Хебба полягає в тому, що умовою зміни ефективності синаптическойсвязи є залежність між предсинаптическим і постсинаптичними сигналами. Відповідно до цієї інтерпретації для модифікації синапсу необхідно забезпечити одночасність предсинаптическоrо і постсинаптичного сигналів. a) +так b) немає
88)характеристики синапсу Хебба a) +Залежність від часу b) +Локальність c) +Інтерактивність d) +Кореляція
89) у конкурентному навчанні вихідні нейрони нейронної мережі конкурують між собою за право бути активізованими. a) +так b) немає
90) Скутий стан, полягання в якому всі видимі нейрони знаходяться в станах, зумовлених зовнішнім середовищем. a) +так b) немає
91) Вільний стан, полягання в якому всі нейрони (як видимі, так і приховані) можуть вільно функціонувати. a) +так b) немає
92) полягання в якому всі видимі нейрони знаходяться в станах, зумовлених зовнішнім середовищем. a) Вільний стан b) +Скутий стан c) Ськоардінірованоє стан d) Немає правильної відповіді
93)состояние у якому всі нейрони (як видимі, так і приховані) можуть вільно функціонувати. a) +Вільний стан b) Скутий стан c) Ськоардінірованоє стан d) Немає правильної відповіді
94) різниця між бажаним сигналом і поточним відгуком нейронної мережі. a) +Сигнал помилки b) Сигнал тревиги c) Сигнал риски d) Немає правильної відповіді
95) Термін "навчання з підкріпленням" був введений a) +Мінським b) Хебом c) Баєсом d) Хемінгом
96) Навчання що здійснюються без втручання внешнеro вчителя, або коректора, контролирующеro процес називається a) +Навчання без вчителя b) Навчання з вчителя c) Навчання з батьками d) Немає правильної відповіді
97) Асоціативна пам'ять (associative memory) є розподіленою пам'яттю, яка навчається на основі асоціацій, подібно мозry живих істот. a) +так b) немає
98) Існують два типи асоціативної пам'яті: a) +автоасоціативна b) +гетероассоциативная c) моноасоціативна d) Немає правильної відповіді
99) Фазакоторая відповідає процесу навчання мережі відповідно до формули називається a) Фаза відновлення b) +Фаза запам'ятовування c) Фаза измненения d) Немає правильної відповіді
100) Фаза відновлення (recall phase), відповідна витяганню образу, що запам'ятав, у відповідь на уявлення в мережу зашумленной або спотвореній версії ключа. a) +Фаза відновлення b) Фаза запам'ятовування c) Фаза измненения d) Немає правильної відповіді
