Neuronové sítě

/20

Neuronové sítě

Tento kvíz se zaměřuje na neuronové sítě a pokrývá širokou škálu témat souvisejících s konstrukcí, učením a aplikacemi těchto modelů. Skládá se z 20 otázek s čtyřmi možnostmi odpovědí, z nichž je vždy jen jedna správná. Otázky jsou navrženy tak, aby prověřily znalosti základních konceptů, algoritmů a technik používaných v oblasti neuronových sítí.

Kvíz zahrnuje otázky týkající se základních stavebních prvků neuronových sítí, jako jsou perceptrony, aktivační funkce a váhy. Jsou zde také otázky týkající se různých typů neuronových sítí, jako jsou rekurentní neuronové sítě (RNN), konvoluční neuronové sítě (CNN) a generativní konkurenční sítě (GAN).

Dále se kvíz zaměřuje na tréninkové algoritmy a techniky, jako je zpětné šíření (backpropagation), rychlost učení, optimalizace váh pomocí algoritmů gradientního sestupu, jako je Adam, a metody, jakými se zabrání přeučení (overfitting), například dropout.

Kvíz také obsahuje otázky týkající se specifických aspektů neuronových sítí, jako jsou aktivační funkce (ReLU, softmax), způsoby inicializace vah, metody redukce rozměrnosti (max-pooling, t-SNE) a použití různých funkcí ztráty (cross-entropy loss).

Cílem tohoto kvízu je pomoci účastníkům posoudit své znalosti v oblasti neuronových sítí a identifikovat oblasti, ve kterých by se mohli dále vzdělávat. Otázky jsou navrženy tak, aby pokrývaly širokou škálu témat a zajistily, že účastníci mají dobré pochopení základních konceptů a technik používaných v neuronových sítích.

1 / 20

Jakým způsobem se provádí inicializace vah v neuronových sítích, aby se zabránilo problémům, jako je mizení nebo explodující gradienty?

Nulovou inicializací

Náhodnou inicializací s vysokou variancí

Náhodnou inicializací s nízkou variancí

Inicializací jedničkami

2 / 20

Která z následujících technik se používá k urychlení procesu učení neuronových sítí tím, že se inicializují váhy pomocí předem natrénovaných modelů?

Active learning

Reinforcement learning

Unsupervised learning

Transfer learning

3 / 20

Co znamená zkratka LSTM, která se vztahuje k určitému druhu rekurentní neuronové sítě?

Long Short-Term Memory

Layered Space-Time Model

Logistic Series Transfer Model

Linear State Transition Model

4 / 20

Co je hlavním stavebním prvkem neuronových sítí?

Aktivační funkce

Konektor

Perceptron

Váhový faktor

5 / 20

Jaký z následujících termínů označuje metodu, při které se tréninková data rozdělí na menší dávky, které se použijí pro aktualizaci vah v neuronových sítích?

Batch gradient descent

Minibatch gradient descent

Momentum gradient descent

Stochastic gradient descent

6 / 20

Který z následujících typů neuronových sítí je nejvíce vhodný pro generování nových dat, například obrázků nebo textu?

Rekurentní neuronové sítě (RNN)

Generativní konkurenční sítě (GAN)

Autoencoder

Konvoluční neuronové sítě (CNN)

7 / 20

Jaký druh neuronové sítě se používá pro zpracování sekvencí časových dat, jako jsou časové řady nebo text?

Rekurentní neuronové sítě (RNN)

Generativní konkurenční sítě (GAN)

Konvoluční neuronové sítě (CNN)

Hluboké dopředné neuronové sítě (DNN)

8 / 20

Která z následujících funkcí ztráty (loss functions) se často používá v klasifikačních úlohách s více třídami v neuronových sítích?

Cross-entropy loss

Hinge loss

Absolute error

Mean squared error (MSE)

9 / 20

Co je hlavním účelem max-poolingové vrstvy v konvolučních neuronových sítích (CNN)?

Zvýšení citlivosti modelu na detaily

Zvýšení robustnosti modelu vůči šumu

Zlepšení generalizace modelu

Redukce rozměrnosti vstupních dat

10 / 20

Jak se nazývá metoda pro snížení rozměrnosti dat ve vícevrstvých neuronových sítích, která umožňuje získat představu o tom, jak síť kategorizuje vstupní data?

t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)

PCA (Principal Component Analysis)

SVM (Support Vector Machines)

LDA (Linear Discriminant Analysis)

11 / 20

Který z následujících termínů označuje míru, jakou se váhy v neuronových sítích aktualizují během tréninku?

Momentum

Kapacita

Rychlost učení (Learning rate)

Regularizace

12 / 20

Co je hlavním účelem softmaxové aktivační funkce v neuronových sítích?

Přidání nelinearity do modelu

Normalizace výstupních hodnot tak, aby jejich součet byl roven 1

Potlačení šumu v datech

Zvýšení citlivosti modelu na méně významné vstupy

13 / 20

Která z následujících funkcí je běžně používána jako aktivační funkce v neuronových sítích?

ReLU (Rectified Linear Unit)

Logaritmická funkce

Goniometrická funkce

Exponenciální funkce

14 / 20

Jaký typ problému řeší klasifikační úloha v kontextu neuronových sítí?

Supervised learning

Reinforcement learning

Regrese

Unsupervised learning

15 / 20

Který z následujících algoritmů se často používá pro optimalizaci neuronových sítí a je založen na gradientním sestupu s adaptivním nastavením rychlosti učení?

Nesterov momentum

AdaGrad

Adam

RMSprop

16 / 20

Který z následujících konceptů označuje postup, při kterém se neuronová síť učí reprezentovat vstupní data ve zjednodušené a komprimované formě?

Weight sharing

Batch normalization

Autoencoder

Dropout

17 / 20

Co je hlavním účelem konvolučních neuronových sítí (CNN)?

Zpracování textových dat

Generování přirozeného jazyka

Zpracování časových řad

Rozpoznávání obrazu a zpracování obrazových dat

18 / 20

Která z následujících technik se používá k minimalizaci přeučení (overfitting) v neuronových sítích?

Zvýšení rychlosti učení

Zvýšení počtu vrstev

Zvýšení počtu neuronů v jednotlivých vrstvách

Dropout

19 / 20

Která z následujících metod se často používá pro optimalizaci váh v neuronových sítích?

Metoda nejmenších čtverců

Metoda Monte Carlo

Newtonova metoda

Algoritmus hromadného gradientu (Batch Gradient Descent)

20 / 20

Jaký je hlavní účel zpětného šíření (backpropagation) v neuronových sítích?

Nalezení nejlepšího možného řešení problému

Určení optimálního počtu vrstev v síti

Určení ideální rychlosti učení

Aktualizace vah a zkreslení (bias) v síti na základě chyby

Your score is

In total 2 result(s)

Neuronové sítě

Co je hlavním stavebním prvkem neuronových sítí?

Total answer - 2

Correct answer - 2

Která z následujících funkcí je běžně používána jako aktivační funkce v neuronových sítích?

Total answer - 2

Correct answer - 2

Jaký je hlavní účel zpětného šíření (backpropagation) v neuronových sítích?

Total answer - 2

Correct answer - 2

Co je hlavním účelem konvolučních neuronových sítí (CNN)?

Total answer - 2

Correct answer - 2

Která z následujících technik se používá k minimalizaci přeučení (overfitting) v neuronových sítích?

Total answer - 2

Correct answer - 1

Jaký druh neuronové sítě se používá pro zpracování sekvencí časových dat, jako jsou časové řady nebo text?

Total answer - 2

Correct answer - 1

Která z následujících metod se často používá pro optimalizaci váh v neuronových sítích?

Total answer - 2

Correct answer - 2

Co znamená zkratka LSTM, která se vztahuje k určitému druhu rekurentní neuronové sítě?

Total answer - 2

Correct answer - 2

Jak se nazývá metoda pro snížení rozměrnosti dat ve vícevrstvých neuronových sítích, která umožňuje získat představu o tom, jak síť kategorizuje vstupní data?

Total answer - 2

Correct answer - 2

Která z následujících technik se používá k urychlení procesu učení neuronových sítí tím, že se inicializují váhy pomocí předem natrénovaných modelů?

Total answer - 2

Correct answer - 1

Který z následujících termínů označuje míru, jakou se váhy v neuronových sítích aktualizují během tréninku?

Total answer - 2

Correct answer - 2

Co je hlavním účelem softmaxové aktivační funkce v neuronových sítích?

Total answer - 2

Correct answer - 2

Který z následujících typů neuronových sítí je nejvíce vhodný pro generování nových dat, například obrázků nebo textu?

Total answer - 2

Correct answer - 1

Který z následujících konceptů označuje postup, při kterém se neuronová síť učí reprezentovat vstupní data ve zjednodušené a komprimované formě?

Total answer - 2

Correct answer -

Jaký typ problému řeší klasifikační úloha v kontextu neuronových sítí?

Total answer - 2

Correct answer - 1

Který z následujících algoritmů se často používá pro optimalizaci neuronových sítí a je založen na gradientním sestupu s adaptivním nastavením rychlosti učení?

Total answer - 2

Correct answer - 1

Jaký z následujících termínů označuje metodu, při které se tréninková data rozdělí na menší dávky, které se použijí pro aktualizaci vah v neuronových sítích?

Total answer - 2

Correct answer - 2

Jakým způsobem se provádí inicializace vah v neuronových sítích, aby se zabránilo problémům, jako je mizení nebo explodující gradienty?

Total answer - 2

Correct answer -

Co je hlavním účelem max-poolingové vrstvy v konvolučních neuronových sítích (CNN)?

Total answer - 2

Correct answer -

Která z následujících funkcí ztráty (loss functions) se často používá v klasifikačních úlohách s více třídami v neuronových sítích?

Total answer - 2

Correct answer - 1