Нейронды желілер туралы тест

Нейронды желілердің негізгі элементтері қандай?

• Нейрондар, қабаттар, активация функциялары, салмақтар

• Микросхемалар, процессорлар, жадтар

• Құрылғылар, бағдарламалар, модемдер

• Интернет, серверлер, маршрутизаторлар

Нейронды желіде әрбір нейрон қандай функцияны орындайды?

• Мәліметтерді жинау және сақтау

• Мәліметтерді өңдеу және активациялау

• Мәліметтерді жіберу және қабылдау

• Мәліметтерді шифрлау және декодтау

Нейронды желілерде активация функциясының негізгі міндеті не?

• Желінің құрылымын анықтау

• Желі параметрлерін реттеу

• Нейронның шығу мәнін есептеу

• Қатені түзету

Қандай активация функциясы сызықты емес болып табылады?

• Сызықты функция

• Релу (ReLU) функциясы

• Ике (Sigmoid) функциясы

• Теңдеу функциясы

Нейронды желілерде «backpropagation» әдісі не үшін қолданылады?

• Желінің архитектурасын өзгерту

• Оқыту деректерін жинау

• Қатені есептеу және параметрлерді жаңарту

• Желі жұмысын тексеру

Нейронды желілердің қандай түрлері бар?

• Рекурренттік нейронды желілер (RNN)

• Көп қабатты перцептрондар (MLP)

• Барлығы дұрыс

Какие типы нейронных сетей существуют?

• Рекуррентные нейронные сети (RNN)

• Многослойные перцептроны (MLP)

• Сверточные нейронные сети (CNN)

• Все правильно

В каких задачах чаще всего используются сверточные нейронные сети (CNN)?

• Классификация текста

• Распознавание изображений

• Обработка речи

• Обработка числовых данных

В какой обработке информации эффективны рекуррентные нейронные сети (RNN)?

• Статические данные

• Обработка содержания

• Временные последовательности данных

• Простая классификация

Для чего используется метод "dropout" в нейронных сетях?

• Увеличение эффективности модели

• Сокращение времени обучения

• Предотвращение переобучения модели

• Обработка данных