Файл: Неделя 1 Основные понятия теории моделирования.pdf

Что из перечисленного является частью искусственного нейрона?
Сумматор
Синаптические связи
Синаптические связи используются ...
Для усиления и торможения сигнала
Какие из перечисленных функций обычно используются в качестве функций активации искусственного нейрона?
Гиперсинус
Линейная с насыщением
Гипертангенс
Жесткий порог
Сопоставьте термины и их определения структура нейросети - способ связей нейронов в нейросети архитектура нейросети - структура нейросети и типы нейронов парадигма нейросети - способ обучения и использования
Заполните пропуски характеристиками соответствующих нейронных сетей
Являются универсальными НС; относятся к слабосвязным сетям; прямого распространения
Используются для кластеризации; относятся к слабосвязным сетям; прямого распространения
Используются для распознавания образов; относятся к полносвязным сетям; обратного распространения
Какая из перечисленных нейронных сетей обучается без учителя?
Сеть Кохонена
Неделя 7 – продолжение
Введение в нейронные сети
Итак, с помощью визуализатора Статистика Вы выяснили, каков минимальный и максимальный возраст абонентов некоторой сети.
19; 70
С помощью визуализатора Статистика
Вы выяснили, сколько абонентов совершило ровно 20 звонков днем за месяц.
8
С помощью мастера обработки и метода Фильтрация Вы отфильтровали исходный набор данных по полю Возраст и вывели данные абонентов от 30 до 50 лет включительно. Ответьте на вопрос, сколько записей прошло через фильтр?
2231

С помощью мастера обработки и метода Калькулятор Вы добавили вычисляемое поле Всего звонков за месяц = Звонков днем за месяц+Звонков вечером за месяц+Звонков ночью за месяц.
Ответьте на вопрос, сколько всего звонков за месяц совершил абонент с кодом 10?
309
Неделя 8
Многослойные персептроны
На рисунке ниже представлен персептрон Розенблатта.
Введите число нейронов
3
Укажите правильную последовательность алгоритма обучения персептрона Розенблатта по правилу «ДЕЛЬТА»
Инициализация сети
Предъявление сети нового примера для обучения
Вычисление сигналов выходных нейронов
Настраивание значений синаптических весов
Переход к шагу 2
Сколько нейронов в скрытом слое достаточно для трансформации 4-х мерного входного вектора X в 5- мерный выходной вектор Y при построении персептрона?
9
Универсальными функциями активации являются
Гипертангенс сигмоида
Многослойный персептрон обучается на основе алгоритма:
Обратное распространение ошибки
Ниже дано утверждение, где пропущено название правила. Введите это название в соответствующем падеже цепным

В случае дифференцируемых функций активации правило нахождения производных по любому весу сети дается так называемым … правилом дифференцирования
По формуле ниже вычисляется ... невязка выходного слоя
Неделя 8 - продолжение
Многослойные персептроны
Итак, Вы смоделировали и обучили многослойный персептрон для расчета среднего дохода на одно домохозяйство в районах Республики
Татарстан. Какие столбцы Вы определили как входные в Мастере обработки пакета Deductor?
?
Сколько строк содержится в обучающем множестве при делении исходного множества строк на обучающее и тестовое в соотношении
95% и 5%?
50
Сколько входных нейронов и сколько выходных нейронов имеет Ваша сеть?
5; 1
Чему равен вычисленный сетью средний доход на одно домохозяйство, если:
Процент домохозяйств с дефицитом =
0.61,
Средний дефицит=3462,
Средний префицит=-1582,
Мат. ожидания распределения=1514 и
Дисперсия распределения=16000000?
4181
Неделя 9
Вероятностные нейронные сети и сети Кохонена
Вероятностная нейронная сеть обучается согласно принципу:
Обучение одновременно с построением
Радиальный нейрон – это нейрон, функцией активации которого является
Гауссиан

Какая из представленных ниже структурных схем соответствует сети
Кохонена?
2
Какие задачи решаются с помощью нейросетей Кохонена?
Распознавание образов
Классификация
Сеть Кохонена обучается:
Без учителя
Сеть Кохонена обучается согласно принципу:
Победитель получает все

Расположите этапы обучения сети
Кохонена в правильной последовательности.
Инициализация сети
Выбор обучающего примера
Выбор ближайшего нейрона
Корректировка весов ближайшего нейрона и его соседей
Проверка правила останова, если нет, то переход к шагу 2
Какой нейрон в данном примере обучения сети Кохонена будет являться победителем?
Введите его номер
3
Раскраска карт Кохонена нужна для: визуализации многомерной информации
Неделя 9
Вероятностные нейронные сети и сети Кохонена
Сколько получилось кластеров при обработке нейросетью Кохонена набора данных о средствах субъектов Российской Федерации?
8
Неделя 10
Рекуррентные нейронные сети
Выберите утверждения, справедливые для сети Хопфилда имеет 3 слоя: входной, слой Хопфилда и выходной количество нейронов в каждом слое одинаково каждый выход нейрона слоя Хопфилда подсоединен ко входу всех остальных нейронов этого слоя, кроме самого себя
Чему равно максимальное количество эталонов, которое может запомнить нейронная сеть Хопфилда, если размер входного вектора равен 120?
18
Основной особенностью сети Хопфилда является то, что обучение, т.е. вычисление весов wij проводится ... однократно еще до функционирования сети по заданному набору эталонных образов
Эталонный образ представлен на рисунке ниже. Чему равно значение эталонного образа x*, который должна запомнить сеть Хопфилда?
[-1 1 1 -1]

Эталонный образ представлен на рисунке ниже. На вход обученной сети Хопфилда подаётся следующий тестовый образ: xtest=[-1 -1 1 1]. Чему равно значение выхода сети на начальной итерации?
Введите вектор y (без скобок, через пробел), например 1 -1 1 -1
-1 -1 1 1
Неделя 10
Рекуррентные нейронные сети
Следующий код создает сеть Хопфилда:
T = [-1 -1 1; 1 -1 1]';
NET = newhop (T);
Укажите, сколько точек равновесия имеет данная сеть и сколько у каждой точки координат.
2; 3
Имеется следующий код, где создается и используется сеть Хопфилда:
T = [-1 -1 1; 1 -1 1]';
N = newhop (T);
Ai = {[-0.9; -0.9; 0.7]};
Y = sim (N, {1 5}, {}, Ai);
Y {1}
Сопоставьте имена переменных
MATLAB c их назначением
T - определяет набор векторов - точки равновесия
N - имя сети Хопфилда
Ai - поврежденный вектор
Y{1} - восстановленный вектор
Итак, Вы создали и протестировали нейронную сеть
Хопфилда по Примеру 1, подав на вход сети следующий поврежденный вектор:
Ai = {[-0.6; -0.6; 0.6]};
Ответьте на вопросы, заполнив пропуски ниже:
На какой итерации сеть правильно распознала один из исходных векторов массива T?
На какой исходный вектор оказался похож поврежденный вектор Ai?
4; -1 -1 1

Неделя 11
Нечёткие системы и нечёткий логический вывод
Нечёткая переменная задаётся словами
Нечёткое множество - это ... множество, элементы которого принадлежат ему с определенной степенью уверенности
Сопоставьте названия наиболее часто используемых функций принадлежности с их формулами
Микроконтроллер, реализующий нечеткую логику, содержит в своем составе: блок фаззификации базу правил «если-то» устройство логического вывода блок дефаззификации
Расположите в правильном порядке алгоритм логического вывода по системе Мамдани
Фаззификация
Расчёт степени истинности предпосылок
Расчёт степени истинности следствий
Композиция следствий
Дефаззификация
Неделя 11
Нечёткие системы и нечёткий логический вывод
Какой тип функции принадлежности
MATLAB необходимо задать для терма "средняя" лингвистической переменной "Разность температур"
(см. рисунок ниже)? trimf
Итак, Вы построили систему управления холодопроизводительностью кондиционера «MITSUBISHI HEAVY
87.7

SRK25ZJP-S». Чему равна частота вращения компрессора
(Гц) для разности температур 22.5 К, скорости изменения температуры 0,175
К/мин?
Неделя 12
Игровые системы
Игра называется игрой с нулевой суммой, если ... один игрок выигрывает ровно столько, сколько проигрывает другой
В платежной матрице величины aij выражают ... выигрыш игрока А, если он использует стратегию Аi, а игрок В стратегию Вj
Ниже дана платёжная матрица. Чему равна нижняя цена игры?
7
Определить оптимальные смешанные стратегии означает ... для каждого игрока определить оптимальные вероятности применения всех его стратегий.
Дано графическое представление игры
2x2 в смешанных стратегиях для игрока
A. Заполните пропуски таким образом, чтобы получились правильные утверждения, соответствующие рисунку ниже.
Расстояние A1O есть … применения игроком A стратегии … Ломаная линия, выделенная жёлтым цветом показывает … границу … игрока А
Оптимальная вероятность; А2; нижнюю; выигрыша

Неделя 12 - продолжение
Игровые системы
С какой вероятностью Лисе лучше всего выбирать Нору 1?
0.75
С какой вероятностью Шпиону лучше всего выбирать Квартиру 1 для своих встреч?
0.55