Методы искусственного интеллекта в робототехнике

Что такое нейронная сеть?

• Модель логических операций без обучения
• Алгоритм поиска кратчайшего пути
• Модель, имитирующая работу мозга для обработки информации
• Скелетная структура робота

Модель, имитирующая работу мозга для обработки информации

Какая функция активизации обычно используется в нейронных сетях?

• Логистическая функция (сигмоида)
• Функция гиперболического тангенса
• Функция ReLU
• Все перечисленные

Все перечисленные

Как называется процесс обучения нейронной сети?

• Кластеризация
• Обучение с учителем
• Генерация случайных данных
• Инициализация

Обучение с учителем

Что такое «слой» в нейронной сети?

• Группа нейронов, обрабатывающих входные данные
• Механизм передачи сигналов между двумя нейронами
• Область памяти сети
• Устройство выхода

Группа нейронов, обрабатывающих входные данные

Что представляет собой «функция потерь» в обучении нейросетей?

• Механизм увеличения скорости обучения
• Мера точности предсказаний
• Функция, показывающая расхождение между предсказанием и правильным ответом
• Процесс инициализации весов

Функция, показывающая расхождение между предсказанием и правильным ответом

Что такое «обратное распространение ошибки»?

• Метод обновления весов при обучении сети
• Процесс передачи ошибки с выхода на вход для корректировки весов
• Обратный запуск сети для оценки её эффективности
• Процесс тестирования сети на новых данных

Процесс передачи ошибки с выхода на вход для корректировки весов

Основная задача нейронных сетей в робоотехнике — это:

• Обработка сенсорных данных и принятие решений
• Управление электродвигателями
• Обеспечение механической прочности конструкции
• Обеспечение питания

Обработка сенсорных данных и принятие решений

Что такое «слой с множественной связью»?

• Слой, где нейроны соединены с несколькими нейронами предыдущего слоя
• Слой, функционирующий независимо
• Область памяти сети
• Слой, использующий только входные данные

Слой, где нейроны соединены с несколькими нейронами предыдущего слоя

Как называется тип нейронных сетей, используемый для распознавания изображений?

• Рекуррентные нейронные сети
• Свёрточные нейронные сети
• Полносвязные нейронные сети
• Автоэнкодеры

Свёрточные нейронные сети

Для чего используют автоэнкодеры в нейронных сетях?

• Для классификации изображений
• Для сжатия и восстановления данных
• Для генерации новых данных
• Для повышения точности распознавания текста

Для сжатия и восстановления данных

Что такое «перенос обучения» (transfer learning)?

• Передача весов из одной модели в другую для ускорения обучения
• Обучение сети на переносных устройствах
• Обучение сети на перенесённых данных
• Обучение с переносом данных из одной области в другую

Передача весов из одной модели в другую для ускорения обучения

Какие алгоритмы обычно используют для обучения нейронных сетей?

• Обратное распространение ошибки и градиентный спуск
• Метод случайных чисел
• Дерево решений
• Обучающие автоматы

Обратное распространение ошибки и градиентный спуск

Что такое «регуляризация» в контексте нейронных сетей?

• Процесс увеличения количества слоёв сети
• Метод предотвращения переобучения модели
• Процесс обучения на новых данных
• Обработка ошибок во время обучения

Метод предотвращения переобучения модели

Какая задача решается с помощью рекуррентных нейронных сетей?

• Обработка последовательных данных, таких как текст или временные ряды
• Обработка изображений
• Кластеризация данных
• Генерация новых изображений

Обработка последовательных данных, таких как текст или временные ряды

Что такое «глубокое обучение»?

• Обучение нейронных сетей с множеством слоёв
• Обучение сети без учителя
• Обучение сети с небольшим количеством данных
• Обучение только входных слоёв

Обучение нейронных сетей с множеством слоёв

Что отличает сверточные нейронные сети от полносвязных?

• Используют свёртки для обработки изображений
• Обрабатывают только последовательные данные
• Научены для обработки текста
• Обучаются быстрее

Используют свёртки для обработки изображений

Что такое «dropout» в обучении нейросетей?

• Метод регуляризации, случайно отключающий нейроны во время обучения
• Метод аппроксимации ошибок
• Процесс выключения сети
• Процесс увеличения числа нейронов

Метод регуляризации, случайно отключающий нейроны во время обучения

Как называется модель, в которой каждый нейрон взаимодействует с каждым из других нейронов?

• Полносвязная сеть
• Рекуррентная сеть
• Свёрточная сеть
• Автоэнкодер

Полносвязная сеть

Что такое «нейронный трансформер»?

• Модель, основанная на механизме внимания для обработки последовательных данных
• Тип свёрточной нейронной сети
• Модель, использующая автоматическое кодирование
• Рекуррентная модель для обработки изображений

Модель, основанная на механизме внимания для обработки последовательных данных

Что представляют собой нейронные сети в контексте искусственного интеллекта?

• Массивные базы данных для хранения информации
• Алгоритмы для обработки изображений
• Математические модели для имитации работы нервных систем (правильный ответ)
• Программное обеспечение для управления роботами

Какая из следующих архитектур нейронных сетей используется для обработки последовательных данных?

• Полносвязная сеть
• Сверточная нейронная сеть
• Рекуррентная нейронная сеть (правильный ответ)
• Автокодер

Какое обучение используют обычно для тренировки нейронных сетей?

• Обучение без учителя
• Обучение с учителем (правильный ответ)
• Ручное обучение
• Обучение с подкреплением

Что такое функция активации в нейронной сети?

• Функция для нормализации входных данных
• Функция, определяющая выход нейрона на основе его входов (правильный ответ)
• Функция для обновления веса сети
• Функция потерь для обучения сети

Что означает термин «обратное распространение ошибки» (backpropagation)?

• Обучающий алгоритм для обновления весов нейронной сети (правильный ответ)
• Процесс передачи сигнала из выхода в вход
• Метод деградации модели
• Процесс обработки входных данных

Какая задача решается при использовании сверточных нейронных сетей?

• Обработка последовательных данных
• Обнаружение и выделение признаков на изображениях (правильный ответ)
• Обработка текстовой информации
• Генерация новых данных

Что такое «перенос обучения» (transfer learning) в контексте нейронных сетей?

• Обучение сети на переносных устройствах
• Использование предварительно обученной модели для новых задач (правильный ответ)
• Перемещение данных между различными нейронными сетями
• Обучение сети на переносных данных

Что обозначает термин «глубокое обучение»?

• Обучение нейронных сетей с большим количеством слоев (правильный ответ)
• Обучение без участия человека
• Обучение с помощью множества отдельных алгоритмов
• Обучение с использованием глубоких баз данных

Для чего используют функцию потерь в процессе обучения нейронной сети?

• Для определения качества модели
• Для вычисления ошибки и последующего её минимизации (правильный ответ)
• Для генерации новых данных
• Для настроек гиперпараметров

Что такое эпоха в обучении нейронной сети?

• Один проход по всему обучающему набору данных (правильный ответ)
• Один шаг обновления весов
• Определенная задержка перед обучением
• Время, затраченное на обучение сети

Что представляет собой слой pooling в сверточных нейронных сетях?

• Объединение нескольких нейронов для уменьшения размерности (правильный ответ)
• Функция активации
• Слой для обработки цветовой информации
• Слой для увеличения разрешения)

Какое преимущество дает использование нейронных сетей в робототехнике?

• Обработка сложных сенсорных данных (правильный ответ)
• Автоматическая сборка роботов
• Замена физических датчиков
• Ускорение движения роботов

Что из нижеперечисленного является типичной задачей для искусственной нейронной сети?

• Распознавание образов (правильный ответ)
• Аппаратное моделирование
• Создание механических деталей
• Обработка аналоговых сигналов

Что обозначает термин «нейроэволюция»?

• Процесс эволюционного развития архитектур нейронных сетей (правильный ответ)
• Эволюция биологических нейронных систем
• Обучение нейронных сетей с помощью генетических алгоритмов
• Обнаружение изменений в данных

Какая функция ошибки является широко используемой в задачах классификации?

• Функция квадратичной ошибки
• Функция кросс-энтропии (правильный ответ)
• Функция логарифмической ошибки
• Функция абсолютной ошибки

Что такое «заложенная» модель в машиностроении нейронных сетей?

• Предварительно обученная модель (правильный ответ)
• Модель, встроенная в аппаратные средства
• Модель, хранящаяся на внешних носителях
• Модель, обученная для конкретных целей

Что такое генеративные нейронные сети (GAN)?

• Нейронные сети, обучающиеся различать изображения
• Глубокие сети, использующиеся для генерации новых данных (правильный ответ)
• Модели для распознавания речи
• Сети, используемые для восстановления поврежденных данных

Какой слой обычно используется в сверточных нейронных сетях для уменьшения размерности признаков?

• Слой fully connected
• Слой pooling (правильный ответ)
• Слой normalization
• Слой recurrent

Что такое «dropout» в контексте обучения нейронных сетей?

• Метод регуляризации, препятствующий переобучению (правильный ответ)
• Процесс удаления неактивных нейронов
• Функция для уменьшения переобучения данных
• Тип слоя для обработки последовательных данных

Что происходит при использовании градиентного спуска в обучении нейронных сетей?

• Обновление весов сети путем минимизации функции ошибок (правильный ответ)
• Увеличение ошибок для усиления обучения
• Удаление неэффективных нейронов
• Обновление функций активации

Анна

Исследования ученых о взаимосвязи ума и красоты говорят о том, что умные люди – красивые!

Задать вопрос

Представленная информация была полезной?

ДА

87.1%

НЕТ

12.9%

Проголосовало: 248

или напишите нам прямо сейчас:

Написать в MAXНаписать в TelegramНаписать в WhatsApp

Отзывы наших клиентов

1 2 ... 12 ►