Главная страница
Навигация по странице:

  • Что является структурной основой нейронной сети

  • Что из нижеприведенного является дендритом

  • Что из нижеприведенного является синапсом

  • Что из нижеприведенного является аксоном

  • Чем обычно обозначается логическая операция "возражения"

  • Чем обычно обозначается логическая операция "коньюнкция"

  • Чем обычно обозначается логическая операция "дизъюнкция"

  • Чем обычно обозначается логическая операция "импликация"

  • Чем обычно обозначается логическая операция "эквивалентность"

  • Информатика модуль 2. Назовите аппараты, которые использовались в качестве передатчика рентгенограмм уже в начале 20 века


    Скачать 60.58 Kb.
    НазваниеНазовите аппараты, которые использовались в качестве передатчика рентгенограмм уже в начале 20 века
    АнкорИнформатика модуль 2.docx
    Дата01.02.2017
    Размер60.58 Kb.
    Формат файлаdocx
    Имя файлаИнформатика модуль 2.docx
    ТипДокументы
    #1545
    страница5 из 5
    1   2   3   4   5

    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»

    @
    1   2   3   4   5


    написать администратору сайта