ktopytal

Jaką rolę pełni warstwa konwolucyjna w głębokich sieciach konwolucyjnych:

ekstrakcji cech

Poniższa sieć (prosta pamięć asocjacyjna) działa synchronicznie. W chwili początkowej sygnały wyjściowe wynoszą: a = a = a =1. Po pierwszym takcie wektor nowych sygnałów wyjściowych neuronów wynosi:

[1 1 -1]

Ile wynosi wektor wag połączeń w, aby ten neuron McCulloch-Pittsa realizował funkcję logiczną OR?

[2 2]

W regule uczenia rywalizacyjnego WTA (sieci samoorganizujące) neuron zwycięski to ten:

dla którego iloczyn skalarny wektora wag i wektora wejściowego jest największy

Ile wynosi sygnał wyjściowy a dla: - liniowej funkcji aktywacji (liniowa) - binarnej, unipolarnej funkcji aktywacji (unipolarna)

liniowa 2.5 unipolarna 1

Algorytm wstecznej propagacji błędów to:

zasada uczenia sieci wielowarstwowej

Ile wynosi odległość Euklidesowa oraz kątowa miara dwóch wzorców o współrzędnych P(1,0) i Q(1,1)?

Euklidesowa 1 miara kątowa pierw2 / 2

Jaka funkcja aktywacji φ(s) zapewni na wyjściu sygnał a = -1?

funkcja bipolarna

Jakie cechy powinna mieć funkcja aktywacji dla rozwiązania problemu regresji?

ciągła i różniczkowalna

Mamy następujące dwa wektory o rozmiarze (1 x 2),: v = [1 0] i u = [1 255]. Ile wynosi odległość Hamminga tych wektorów przedstawionych w formie binarnej, jeżeli każdy element wektorów jest zakodowany przy pomocy ciągów 8-mio bitowych?

d = 8

Jakim wzorem określona jest "δ" w regule delta uczenia neuronu:

δ = a - d

Kiedy występuje zjawisko przeuczenia (ang. overfitting) sieci?

Gdy sieć zwraca poprawne wyniki na zbiorze uczącym, ale niepoprawne na zbiorze testującym

Która z funkcji aktywacji neuronu jest bipolarna i nieciągła?

φ(s) = {1 gdy s ≥ 0 −1 gdy s < 0

Które elementy sieci neuronowej modyfikowane są podczas procesu uczenia?

Wagi

Na płaszczyźnie 2D mamy dwa punkty odpowiednio o współrzędnych i. Analizujemy następujące 3 miary odległości: Euklidesa, Manhattan i Chebyshev. Ułóż, te miary w takim porządku, aby wartości odległości obliczone wg tych miar dawały ciąg rosnący.

Manhattan, Euklides, Chebyshev

W teorii sztucznych sieci neuronowych epoką nazywamy:

pojedynczy cykl uczenia

Jaka funkcja aktywacji φ(s) zapewni na wyjściu sygnał a = -1?

funkcja bipolarna

Wektory danych uczących sieci samouczących powinny być znormalizowane. Jaką mają postać po normalizacji następujące wektory uczące: p 1 = [3, 4]; = T p 2 [1, 2] T

p 1n = [0.6, 0.8]; = T p 2n [0.447, 0.894] T

Zgodnie z ogólną zasadą uczenia, zmodyfikowany wektor wag wyraża się ogólną zależnością:

w(i+1) = w(i) + Δw(i)

Sieć Kohonnena wykorzystywana jest do:

klasyfikacji

Co jest głównym elementem sieci rekurencyjnych, który odróżnia je od klasycznych sieci gęsto połączonych?

Obecność sprzężenia zwrotnego (obecność wartości wyjściowej poprzedniego rekordu na wejściu aktualnego rekordu)

Jakie jest zadanie warstw konwolucyjnych?

Wyekstrahowanie informacji istotnych z danych wejściowych

Jaka będzie odpowiedź neuronu przy bipolarnej, nieciągłej funkcji aktywacji f(n)?

a = 1

Sieć konwolucyjna. Jaki będzie wynik operacji konwolucji dla następującego obrazka i jądra konwolucji:

[4,3,4] [2, 4, 3] [2, 3, 4]

Ile wynosi wektor wag v, aby poniższy układ realizował bramkę NAND (0 – fałsz, 1- prawda; unipolarna funkcja aktywacji)?

[-1 -1 -1]