Информатика модуль 2. Назовите аппараты, которые использовались в качестве передатчика рентгенограмм уже в начале 20 века
 Скачать 60.58 Kb.
|
|
Какое утверждение неверное? %0%Не всякая инструкция есть алгоритм. %0%Любой алгоритм есть четко сформулированная инструкция. %0%Все что имеет начало, имеет всегда конец. %0%Распорядок дня – это алгоритм. %!100%Из двух алгоритмов предпочтение следует отдать тому, который понятен. @ л вопросов RATOS--------> Ветвь: #1 Что является структурной основой нейронной сети? %!100%формальный нейрон %0%формальный перцептрон %0%ионизированный атом %0%структурированный нейрон %0%структурированный атом @ #1 Что из нижеприведенного является дендритом? %!100%структура ввода информации %0%нет правильного ответа %0%однонаправленные входные связи %0%исходная связь нейрона %0%все перечисленное верно @ #1 Что из нижеприведенного является синапсом? %0%структура ввода информации %0%нет правильного ответа %!100%однонаправленные входные связи %0%исходная связь нейрона %0%все перечисленное верно @ #1 Что из нижеприведенного является аксоном? %0%структура ввода информации %0%нет правильного ответа %0%однонаправленные входные связи %!100%исходная связь нейрона %0%все перечисленное верно @ #1 Чем являются входы "x" %!100%дендритами %0%аксонами %0%синапсом %0%ядром %0%нет правильного ответа @ #1 Чем являются связи "w" %0%дендритами %0%аксонами %!100%синапсом %0%ядром %0%нет правильного ответа @ #1 Чем являются связь "S-Y" %0%дендритами %!100%аксонами %0%синапсом %0%ядром %0%нет правильного ответа @ #1 Укажите принцип классификации следующих типов нейронных сетей: 1. сети, которые анализируют двоичную информацию; 2. сети, которые оперируют с вещественными числами %!100%по типу вводимой информации %0%по характеру распространения информации %0%по способу превращения входной информации %0%по методу обучения %0%нет правильного варианта ответа @ #1 Укажите принцип классификации следующих типов нейронных сетей: 1. сети, которые необходимо научить перед их применением; 2.сети, которые не нуждаются в предыдущем обучении, способны самообучаться в процессе работы. %0%по типу вводимой информации %0%по характеру распространения информации %0%по способу превращения входной информации %!100%по методу обучения %0%нет правильного варианта ответа @ #1 Укажите принцип классификации следующих типов нейронных сетей: 1.однонаправленные; 2.рекуррентные сети. %0%по типу вводимой информации %!100%по характеру распространения информации %0%по способу превращения входной информации %0%по методу обучения %0%нет правильного варианта ответа @ #1 Укажите принцип классификации следующих типов нейронных сетей: 1. автоассоциативные; 2.гетероасоциативные %0%по типу вводимой информации %0%по характеру распространения информации %!100%по способу превращения входной информации %0%по методу обучения %0%нет правильного варианта ответа @ #1 Чем характеризуется многослойные нейронные сети прямого распространения (Multilayer Perceptron MLP) %!100%используются для решения прикладных задач %0%учится оценивать функцию плотности вероятности, ее выходной сигнал рассматривается как ожидаемое значение характеристики модели в данной точке простра %0%предназначена для решения задач регрессии %0%рассчитаны на неуправляемую учебу %0%нет правильного отчета @ #1 Чем характеризуется вероятностная сеть (Probabilistic Neural Network – PNN) %0%используются для решения прикладных задач %!100%учится оценивать функцию плотности вероятности, ее выходной сигнал рассматривается как ожидаемое значение характеристики модели в данной точке простра %0%предназначена для решения задач регрессии %0%рассчитаны на неуправляемую учебу %0%нет правильного отчета @ #1 Чем характеризуется обобщенно регрессионная нейронная сеть (Generalized Regression Neural Network - GRNN) %0%используются для решения прикладных задач %0%учится оценивать функцию плотности вероятности, ее выходной сигнал рассматривается как ожидаемое значение характеристики модели в данной точке простра %!100%предназначена для решения задач регрессии %0%рассчитаны на неуправляемую учебу %0%нет правильного отчета @ #1 Чем характеризуется сети Кохонена %0%используются для решения прикладных задач %0%учится оценивать функцию плотности вероятности, ее выходной сигнал рассматривается как ожидаемое значение характеристики модели в данной точке простра %0%предназначена для решения задач регрессии %!100%рассчитаны на неуправляемую учебу %0%нет правильного отчета @ #1 Чем характеризуется линейная сеть %0%используются для решения прикладных задач %0%учится оценивать функцию плотности вероятности, ее выходной сигнал рассматривается как ожидаемое значение характеристики модели в данной точке простра %0%предназначена для решения задач регрессии %0%рассчитаны на неуправляемую учебу %!100%нет правильного отчета @ #1 Укажите этапы построения нейронной сети %0%все указанное верно %33%выбор начальной конфигурации сети %33%отбор данных %34%учеба сети %0%структуризация данных и создание тезауруса @ #1 Чем обычно обозначается логическая операция "возражения"? %!100%частица "не" %0%союз "и" %0%союз "или" %0%обозначается «однонаправленной стрелкой» %0%обозначается «двунаправленой стрелкой» @ #1 Чем обычно обозначается логическая операция "коньюнкция"? %0%частица "не" %!100%союз "и" %0%союз "или" %0%обозначается «однонаправленной стрелкой» %0%обозначается «двунаправленой стрелкой» @ #1 Чем обычно обозначается логическая операция "дизъюнкция"? %0%частица "не" %0%союз "и" %!100%союз "или" %0%обозначается «однонаправленной стрелкой» %0%обозначается «двунаправленой стрелкой» @ #1 Чем обычно обозначается логическая операция "импликация"? %0%частица "не" %0%союз "и" %0%союз "или" %!100%обозначается «однонаправленной стрелкой» %0%обозначается «двунаправленой стрелкой» @ #1 Чем обычно обозначается логическая операция "эквивалентность"? %0%частица "не" %0%союз "и" %0%союз "или" %0%обозначается «однонаправленной стрелкой» %!100%обозначается «двунаправленой стрелкой» @ |