Блок 1_7
1. Термин «Коннекционизм» часто используется как синоним (5):
a. Нейросетевой парадигмы;
b. Теории нечетких множеств;
c. Теории генетических алгоритмов.
2. В рамках парадигмы искусственных нейронных сетей обучение используется для (5):
a. Написания алгоритма решения задачи;
b. Формализации условий задачи.
c. Установления весов межнейронных связей;
3. Операция Фурье-преобразования (5):
a. Линейна относительно умножения;
b. Линейна относительно деления.
c. Линейна относительно сложения;
4. Прямая теорема корреляции (10):
a. Фурье-образ функции корреляции двух функций равен Фурье-образу произведения одной функции на комплексно сопряженный Фурье-образ другой функции.
b. Фурье-образ функции корреляции двух функций равен произведению одной функции на комплексно сопряженный Фурье-образ другой функции.
c. Фурье-образ функции корреляции двух функций равен произведению Фурье-образа одной функции на комплексно сопряженный Фурье-образ другой функции.
5. Голографический коррелятор Ван дер Люгта позволяет получить (8):
a. Функцию взаимной корреляции поточечно (точка за точкой);
b. Сразу всю функцию взаимной корреляции;
c. Функцию взаимной корреляции построчно (строка за строкой).
6. В схеме коррелятора совместного преобразования голограмма записывается (7):
a. В задней фокальной плоскости первой Фурье-преобразующей линзы;
b. В передней фокальной плоскости первой Фурье-преобразующей линзы;
c. В задней фокальной плоскости второй Фурье-преобразующей линзы.
7. Искусственная нейронная сеть (ИНС) решает задачи так, как (5):
a. Написано в программе;
b. Составлен алгоритм.
c. Её научили или она сама научилась;
8. Правило обучения Хэбба гласит, что (5):
a. Если два нейрона одновременно возбуждены, то сила связи между ними уменьшается;
b. Если два нейрона одновременно возбуждены, то сила связи между ними не изменяется.
c. Если два нейрона одновременно возбуждены, то сила связи между ними увеличивается;
9. В персептроне принято выделять (7):
a. Слой сенсорных нейронов и слои вычислительных нейронов;
b. Слой сенсорных нейронов и слои тормозящих нейронов;
c. Слой вычислительных нейронов и слои тормозящих нейронов.
10. Эпоха в обучении это (8):
Время полного обучения персептрона; Один цикл обучения, включающий последовательное обучение всем парам эталонных векторов; Время жизни персептрона.11. Двунаправленная ассоциативная память относится к категории (5):
a. Динамических систем;
b. Сетей однонаправленного распространения;
c. Персептронов.
12. Энергия сети в модели двунаправленной ассоциативной памяти определяется как (7):
a. Внешнее произведение пары эталонных векторов;
b. Внешнее произведение эталонного вектора на самого себя.
c. Скалярное (внутреннее) произведение эталонного вектора на самого себя;
13. Какой механизм реализуется в слое Кохонена (7):
a. Градиентного спуска;
b. Адаптивного резонанса.
c. Латерального торможения;
14. После выявления нейрона-победителя в сети Кохонена (8):
a. Происходит дообучение сети;
b. Сеть прекращает работу;
c. Происходит разобучение сети.
15. В модели АРТ-1 инициализация весов связей от слоя сравнения к слою распознавания именно малыми значениями необходима потому, что (8):
a. При инициализации большими значениями сеть может не распознать уже известный вектор, а счесть его новым и назначить ему новый нейрон слоя распознавания;
b. При инициализации большими значениями сеть будет все вектора распознавать как один, не различая их;
c. При инициализации большими значениями сеть может никогда не начать свою работу.
d.
100 баллов
