Neuronové sítě

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

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

Absolute error

Cross-entropy loss

Mean squared error (MSE)

Hinge loss

2 / 20

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

Dropout

Zvýšení počtu vrstev

Zvýšení počtu neuronů v jednotlivých vrstvách

Zvýšení rychlosti učení

3 / 20

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

Náhodnou inicializací s nízkou variancí

Nulovou inicializací

Náhodnou inicializací s vysokou variancí

Inicializací jedničkami

4 / 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?

Momentum gradient descent

Minibatch gradient descent

Batch gradient descent

Stochastic gradient descent

5 / 20

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

Batch normalization

Dropout

Autoencoder

Weight sharing

6 / 20

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

Logistic Series Transfer Model

Long Short-Term Memory

Layered Space-Time Model

Linear State Transition Model

7 / 20

Jaký typ problému řeší klasifikační úloha v kontextu neuronových sítí?

Supervised learning

Unsupervised learning

Reinforcement learning

Regrese

8 / 20

Co je hlavním účelem konvolučních neuronových sítí (CNN)?

Generování přirozeného jazyka

Zpracování textových dat

Zpracování časových řad

Rozpoznávání obrazu a zpracování obrazových dat

9 / 20

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

Adam

Nesterov momentum

AdaGrad

RMSprop

10 / 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

11 / 20

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

Rychlost učení (Learning rate)

Kapacita

Momentum

Regularizace

12 / 20

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

Generativní konkurenční sítě (GAN)

Rekurentní neuronové sítě (RNN)

Konvoluční neuronové sítě (CNN)

Autoencoder

13 / 20

Co je hlavním stavebním prvkem neuronových sítí?

Konektor

Váhový faktor

Aktivační funkce

Perceptron

14 / 20

Co je hlavním účelem softmaxové aktivační funkce v neuronových sítích?

Přidání nelinearity do modelu

Zvýšení citlivosti modelu na méně významné vstupy

Normalizace výstupních hodnot tak, aby jejich součet byl roven 1

Potlačení šumu v datech

15 / 20

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

SVM (Support Vector Machines)

PCA (Principal Component Analysis)

LDA (Linear Discriminant Analysis)

t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding)

16 / 20

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

Active learning

Unsupervised learning

Transfer learning

Reinforcement learning

17 / 20

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

ReLU (Rectified Linear Unit)

Logaritmická funkce

Exponenciální funkce

Goniometrická funkce

18 / 20

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

Metoda nejmenších čtverců

Newtonova metoda

Algoritmus hromadného gradientu (Batch Gradient Descent)

Metoda Monte Carlo

19 / 20

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

Určení ideální rychlosti učení

Nalezení nejlepšího možného řešení problému

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

Určení optimálního počtu vrstev v síti

20 / 20

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

Rekurentní neuronové sítě (RNN)

Konvoluční neuronové sítě (CNN)

Generativní konkurenční sítě (GAN)

Hluboké dopředné neuronové sítě (DNN)

Vaše skóre je

Recent Posts

Přehled nejnovějších inovací v umělé inteligenci

Online generátor bezpečných hesel

Detekční systém v Pythonu s GPU akcelerací

Python generátor náhledového obrázku YouTube videa

Zanechte komentář

Napsat komentář Zrušit odpověď na komentář

Nejnovější příspěvky

Strojové vidění & AI v průmyslu: Moderní řešení výroby a kontroly kvality

Kvantové strojové učení

Neuromorfní čipy vs. GPU/TPU

Edge-AI v IoT: Výzvy a řešení pro inteligentní zařízení

Archivy

Související články

AI generátor kvízů

Zkušební testy č. 194/2022 Sb.

Search Engine Optimization (SEO) Quiz

Albert Einstein Quiz

Nejnovější příspěvky

Newsletter @

Recent Posts

Neuronové sítě

Zanechte komentář

Napsat komentář Zrušit odpověď na komentář

Nejnovější příspěvky

Archivy

Související články

Nastavení soukromí

Pomocí posuvníku můžete povolit nebo zakázat různé typy souborů Cookies:

Tato webová stránka bude:

Tato webová stránka nebude: