Файл: Программам, которые предназначены для создания и распечатки текстовых документов, относятся a. 3Dstudio.docx

В алгебре логики логическая связка «ИЛИ», с помощью которой образуется сложное высказывание, называется A. * дизъюнкция B. импликация C. конъюнкция D. отрицание E. неравнозначность
Логическая связка «ИЛИ», с помощью которой образуется сложное высказывание, в алгебре логики называется A. * дизъюнкция B. импликация

C. конъюнкция D. отрицание E. неравнозначность

Логическая связка «ЕСЛИ…, ТО…», с помощью которой образуется сложное высказывание, в алгебре логики называется A. * импликация B. дизъюнкция C. конъюнкция D. отрицание E. неравнозначность
В алгебре логики логическая связка «ЕСЛИ…, ТО…», с помощью которой образуется сложное высказывание, называется A. * импликация B. дизъюнкция C. конъюнкция D. отрицание E. неравнозначность
Знания, которые имеют достаточную освещенность в литературе, называют A. * фактическими B. логическими C. процедурными D. стратегическими E. продукционными
К какому виду знаний относятся знания, которые имеют достаточную освещенность в литературе? A. * фактические B. логические C. процедурные

D. стратегические E. продукционные

Знания типа «А это В» называют A. * декларативными B. процедурными

C. стратегическими D. семантическими E. функциональными

К какому виду знаний относятся знания типа «А это В»? A. * декларативные B. процедурные C. стратегические D. семантические E. функциональные
К какому виду знаний относятся знания, содержащие различные способы достижения цели (например, способы лечения у детей рахита различной сложности)? A. * стратегические B. декларативные C. фактические D. целевые E. классифицирующие
Знания, содержащие различные способы достижения цели (например, способы лечения у детей рахита различной сложности), относятся A. * к стратегическим B. к декларативным C. к фактическим D. к целевым E. к классифицирующим
Синапс – элементарная структура и функциональный узел между A. * волокном аксона одного нейрона и дендритом другого B. узлами однослойного перцептрона C. аксоном одного нейрона и аксоном другого D. дендритом одного нейрона и дендритом другого E. ядром и плазмой тела нервной клетки
Нейрокомпьютер – это

A. * вычислительная система с архитектурой аппаратного и программного обеспечения, предназначенная для выполнения алгоритмов, представленных в нейросетевом логическом базисе

Пост-синаптический потенциал нейрона A. * равен разности между взвешенной суммой входов и его пороговым значением B. всегда равен 0 C. равен сумме входов нейрона D. соответствует синаптической активности нейрона E. равен сигналу активации нейрона, преобразованному с помощью функции активации
В условиях реально функционирующей нейронной сети A. * число слоев и число нейронов в каждом слое ограничено ресурсами компьютера или специализированной микросхемы B. количество слоев и число нейронов ничем не ограничивается C. количество слоев и число нейронов должны совпадать D. используются только однослойные перцептроны E. никогда не используются скрытые нейроны
В бинарных нейронных сетях A. * выход каждого нейрона может принимать только значение логического нуля («заторможенность») или логической единицы («возбуждение») B. в каждый момент времени свое состояние меняет лишь один нейрон C. в каждый момент времени состояние меняется у целой группы нейронов D. выходные значения нейронов способны принимать непрерывные значения E. выходные значения отрицательны
В аналоговых нейронных сетях A. * выходные значения нейронов способны принимать непрерывные значения B. в каждый момент времени свое состояние меняет лишь один нейрон C. в каждый момент времени состояние меняется у целой группы нейронов D. выход каждого нейрона может принимать только значение логического нуля («заторможенность») или логической единицы («возбуждение») E. выходные значения отрицательны
Нейрон (нервная клетка) получает сигналы (импульсы) от других нейронов через A. * дендриты B. аксоны C. плазму своего тела D. ядро клетки

E. сому клетки

Выберите верное утверждение A. * все утверждения верны B. интенсивность сигнала, получаемого нейроном зависит от активности синапсов C. возможность активации нейрона зависит от активности синапсов

D. задачи компрессии и декомпрессии информации возможно решать на базе нейронных сетей E. величина активации нейрона называется постсинаптическим потенциалом нейрона

Если выход каждого нейрона может принимать только значение логического нуля или логической единицы, то такая нейронная сеть называется A. * бинарной B. унарной C. аналоговой D. цифровой E. логической
Если выходные значения нейронов способны принимать непрерывные значения, то такая нейронная сеть называется A. * аналоговой B. цифровой C. логической D. дискретной E. непрерывной
Определяющим принципом работы нейронной сети является A. * параллельная обработка данных B. последовательная обработка данных C. обработка данных в соответствии с моделью систем массового обслуживания

D. системы амбулаторной диагностики E. базы и банки данных медицинских учреждений

Для модели искусственного нейрона на аксоны возложена следующая функция A. * преобразование обработанных входных сигналов в выходные B. обработка входных сигналов C. прием сигналов с других нейронов D. переключение нейрона в активное состояние E. торможение активности нейрона
В чем заключается задача распознавания образов и классификации? A. * в определении принадлежности входного образа одному или нескольким определенным классам и его идентификации B. только в получении входного образа C. только в определении принадлежности входного образа одному или нескольким определенным классам D. в оптимизации входного образа E. в описании характеристик входного объекта
Выберите ложное утверждение A. * перцептрон не может быть однослойной нейронной сетью B. для перцептрона характерно использование функции единичного скачка C. интенсивность сигнала, получаемого нейроном, зависит от активности синапсов D. PSP – это величина активации нейрона E. нейрокомпьютер как вычислительная система реализован на нейросетевом логическом базисе, в котором не используются операции «И»,

«ИЛИ», «НЕТ»

Перцептроном называется A. * нейронная сеть слоистой структуры с активационными функциями единичного скачка B. нейрон, на выходе которого может быть только бинарный сигнал C. нейрон, на выходе которого может быть только непрерывный сигнал D. многослойная нейронная сеть с активационными функциями линейного порога E. трехслойная нейронная сеть
Для перцептрона характерно использование следующей функции активации A. * функция единичного скачка B. функция линейного порога C. экспоненцияльная функция D. сигмоидальная униполярная функция E. тригонометрический синус
Для аналоговых нейронных сетей выходные сигналы A. * являются непрерывными B. ограничены интервалом [0;1] C. являются дискретными D. принимают значения либо 0 либо 1 E. являются отрицательными
Нейрокомпьютер как вычислительная система реализован A. * на нейросетевом логическом базисе B. на базисе булевой алгебры C. с возможностью прямого программирования задач D. с использованием четкой логики E. все варианты ошибочны
Интенсивность сигнала, получаемая искусственным нейроном зависит от

* активности синапсов B. активности дендритов C. порога чувствительности сомы D. значения PSP E. все варианты ошибочны

Величина активации нейрона (PSP) вычисляется следующим образом A.

вычисляется взвешенная сумма входных сигналов и из нее вычитается пороговое значение B. из порогового значения вычитается взвешенная сумма входных сигналов C. из каждого значения входного сигнала вычитается пороговое значение D. из порогового значения вычитается взвешенная сумма входных сигналов и подставляется в функцию активации E. все варианты ошибочны

125. Заторможенное состояние искусственного нейрона в бинарных нейронных сетях характеризуется A. * логическим нулем на выходе нейрона

логической единицей на выходе нейрона C. логическим нулем на входе нейрона D. отрицательными входными сигналами E. тем, что в этом случае значение PSPD. фреймами E. нейросетевыми моделями

Представление знаний в виде сети (графа, дерева) осуществляется посредством модели, называемой A. * семантические сети B. логические модели C. нейросетевые модели D. фреймы E. продукционные модели
Фреймы – это A. * представление знаний в виде таблицы с некоторым количеством слотовячеек, которые имеют свои имена и получают в процессе работы механизма логического выхода некоторые значения B. представление знаний в виде совокупности логических формул C. представление знаний в виде наборов правил вида «ЕСЛИ…, ТО…» D. представление знаний в виде сети (графа, дерева) E. вариант семантических сетей, выделяемых в отдельный класс.
Нейросетевые модели – это

A. * вариант семантических сетей, выделяемых в отдельный класс. Представляют собой имитацию процессов, происходящих в сети нейронов мозга человека

На современном этапе развития экспертных систем к основным формамам представления знаний не относятся A. * динамические модели B. логические модели C. продукционные модели D. семантические сети E. нейросетевые модели
Статистически верное решение численно характеризуется доверительной вероятностью, которая обозначается A. * α B. 1-α C. β D. 1-β

Смотрите также файлы

Исследовательская работа по менеджменту Наибольший скачок ввп кореи приходится на 19702000 гг. Периодизация экономического чуда $80.pptx

Психологопедагогическое сопровождение детей с особымиобразовательными потребностями в общеобразовательной школе.docx

Задача По дороге навстречу друг другу движутся два автомобиля.docx

Урок 9 Основы духовно нравственной культуры народов России Харитон Лаптев.pptx

Семинар .docx

Файл: Программам, которые предназначены для создания и распечатки текстовых документов, относятся a. 3Dstudio.docx

Смотрите также файлы

Информация

Списки файлов

Дополнительно