Вопросы к экзамену по дисциплине 'Нейронные сети и глубокое обучение' (НС и ГО).
(КубГТУ, ИКСИБ, каф. ИСП)
- 1. Нейронные сети: история создания и основные положения
- 2. Многослойный персептрон: алгоритм работы и методы обучения
- 3. Обучение без учителя
- 4. Обучение с учителем
- 5. RBF - сети
- 6. Рекуррентные нейронные сети
- 7. Архитектура сверточной нейронной сети
- 8. Алгоритм работы сверточной нейронной сети
- 9. Теория распознавания образов. Подходы к распознаванию образов
- 10. Обучение с подкреплением
- 11. Q - обучение
- 12. Адаптивные критики
- 13. Системы с подкреплением для глубокого обучения
- 14. Варианты применения сверточных нейронных сетей
- 15. Нейронная сеть Элмана
- 16. Нейронная сеть Джордана
Возможные дополнительные вопросы на экзамен по НСиГО
Практические задания по нейросетям
- Каким образом сверточная нейронная сеть «свертывает» изображение?
- Сколько слоев может быть у сверточной нейронной сети?
- Можно ли вместо стандартного многослойного персептрона в сверточной нейронной сети использовать сеть Кохонена? Если да, то как?
- Чем принципиально отличается сеть Элмана от сети Джордана?
- Разработать структуру сети Элмана под задачу прогнозирования котировок валют
- Разработать структуру сети Джордана под задачу прогнозирования курса акций на фондовом рынке
- Показать возможность (или невозможность) использования сети Кохонена в топологии сверточной нейронной сети
- Показать возможность (или невозможность) использования сети Хопфилда в топологии сверточной нейронной сети
-
Пример тестового задания по нейросетям
У нас есть нейронная сеть с одним входом, 4 нейронами в единственном скрытом слое и одним выходом, с функцией активации типа «жесткая ступенька» (если x>=0, то y=1; если x<0, то y=0). Мы подали на вход 1 («единицу»), то что мы получили на выходе?
Дополнительные материалы по нейросетям
|
