Нейронные сети в обработке изображений и текста

Что такое сверточная нейронная сеть?

• Модель, предназначенная для обработки последовательных данных.
• Модель, использующая полносвязные слои без сверточных фильтров.
• Модель, применяемая только для обработки текстов.
• Модель, использующая сверточные слои для выявления признаков на изображениях.

Какой слой обычно используется в CNN для снижения размерности признаков?

• Слой активации ReLU.
• Пуллинговый слой.
• Полносвязный слой.
• Слой нормализации.

Что такое функция активации ReLU?

• Функция, возвращающая только отрицательные значения.
• Функция, которая преобразует входные данные в их логарифмы.
• Функция, возвращающая вход, если он положительный, и 0 в противном случае.
• Функция, которая активирует только один нейрон из группы.

Что такое Transfer Learning?

• Обучение нейронной сети с нуля на новой задаче.
• Использование предобученной модели для решения новой задачи.
• Обучение без использования предварительных данных.
• Использование знаний, полученных на одной задаче, для ускорения обучения на другой.

Что такое батчнй градиентный спуск?

• Обучение на одном примере за раз.
• Обучение методом градиентного спуска на полном наборе данных.
• Обучение с использованием случайной подвыборки данных.
• Обучение с использованием небольших групп данных, обновляя веса после каждого бакета.

Что такое overfitting в контексте обучения нейронных сетей?

• Когда модель слишком хорошо подгоняет тренировочные данные, теряя обобщающую способность.
• Когда модель недообучена и показывает низкую точность.
• Когда данные слишком разнообразны.
• Когда модель запоминает обучающие данные вместо обучения обобщающей функции.

Что такое Dropout?

• Метод увеличения числа нейронов в слое.
• Метод уменьшения размера сети.
• Функция активизации для устранения отрицательных значений.
• Метод регуляризации, случайным отключением нейронов во время обучения.

Что такое конивольные фильтры в нейронных сетях?

• Фильтры, увеличивающие размерность изображения.
• Фильтры, которые применяются к последовательным данным.
• Фильтры, используемые только в рекуррентных сетях.
• Фильтры, которые скользят по изображению для выявления признаков.

Что такое сегментация изображений?

• Обработка текста для определения его границ.
• Разделение изображения на сегменты для выделения объектов.
• Обнаружение границ объектов на изображении.
• Процесс разделения изображения на части для идентификации объектов или областей.

Что такое Transformer в NLP?

• Модель, основанная на сверточных слоях.
• Рекуррентная модель для обработки последовательностей.
• Модель, использующая трансформеры для обработки текста.
• Модель, использующая механизм внимания для обработки данных.

Что такое attention механизм в нейронных сетях?

• Механизм, чтобы внимание сосредоточилось только на одном объекте.
• Механизм, позволяющий модели фокусироваться на важнейших частях входных данных.
• Механизм, увеличивающий скорость обучения.
• Механизм, позволяющий модели выделять ключевые части входных данных для улучшения обработки.

Что такое GAN (Generative Adversarial Network)?

• Нейронная сеть для классификации изображений.
• Нейронная сеть, использующаяся только для генерации текстов.
• Обучающаяся модель для решения регрессионных задач.
• Модель, состоящая из двух нейронных сетей, конкурирующих друг с другом, для генерации реалистичных данных.

Что такое вызов выборки/pooling в CNN?

• Процесс, при котором уменьшается размерность карты признаков, выделяя важнейшие признаки.
• Обучение сети на случайных данных.
• Процесс, при котором выбирается только один нейрон для увеличения точности.
• Процесс сокращения размерности изображений или признаков с целью уменьшения вычислительных затрат.

Что такое изображение в формате RGB?

• Комбинация красного, зелёного и синего каналов.
• Черно-белое изображение с 8-битной глубиной.
• Изображение с прозрачным фоном.
• Цветное изображение, представленное тремя каналами: красным, зеленым и синим.

Что такое loss-функция в обучении нейронных сетей?

• Функция для увеличения скорости обучения.
• Мера ошибки модели, используемая для обновления весов.
• Функция активации нейронов.
• Функция, оценивающая разницу между предсказанными и истинными значениями, чтобы минимизировать ошибку.

Что такое Data Augmentation?

• Процесс добавления шума к входным данным.
• Метод уменьшения размера набора данных.
• Подготовка данных для обучения.
• Метод искусственного расширения набора данных путём применения различных трансформаций к исходным образцам.

Что такое энд-ту-энд обучение?

• Обучение модели только на выходных данных.
• Обучение поэтапно с использованием предварительно обученных моделей.
• Один из способов обучения, при котором вся модель обучается одновременно на всей задаче.
• Обучение, при котором модель обучается от входа до выхода без промежуточных явных этапов.

Какие типы нейронных сетей лучше всего подходят для анализа изображений?

• Рекуррентные сети.
• Полносвязные сети.
• Трансформеры.
• Сверточные нейронные сети (CNN).

Что такое Transfer Learning в контексте обработки изображений?

• Обучение с нуля новых моделей для каждой задачи.
• Использование заранее обученных моделей на одном датасете для решения задач на другом.
• Обучение только с помощью данных низкого качества.
• Передача знаний, полученных на одной задаче, для обучения на другой, обычно меньшего объема данных.

Что такое гиперпараметры нейронной сети?

• Параметры, которые обучаются в процессе тренировки.
• Параметры входных данных.
• Фиксированные параметры модели, такие как архитектура и параметры обучения, которые задаются до тренировки.
• Настраиваемые параметры, не обучающиеся в процессе, например, скорость обучения, число слоев.

Что такое сверточная нейронная сеть?

• Нейронная сеть с полносвязными слоями
• Нейронная сеть, использующая свертки для обработки изображений
• Нейронная сеть для обработки текста
• Нейронная сеть, основанная на рекуррентных связях

Что такое pooling в контексте сверточных нейронных сетей?

• Объединение нескольких слоев
• Процесс уменьшения размерности признаков
• Процесс повышения разрешения изображения
• Симметризация входных данных

Какой тип нейронной сети наиболее подходит для обработки последовательных данных, таких как текст?

• Сверточная нейронная сеть
• Рекуррентная нейронная сеть
• Полносвязная нейронная сеть

Рекуррентная нейронная сеть

Что такое Transfer Learning?

• Обучение на новом наборе данных с нуля
• Использование предобученной модели для решения новой задачи
• Обучение модели без использования данных
• Передача модели с одного компьютера на другой

Какой метод обычно используют для борьбы с переобучением в нейронных сетях?

• Batch normalization
• Dropout
• Data augmentation

Dropout

Что такое функция активации в нейронной сети?

• Функция, которая определяет выход нейрона
• Функция, преобразующая входные данные
• Функция, стандартизирующая данные
• Функция, уменьшающая размерность данных

Ключевое преимущество использования сверточных нейронных сетей для изображений?

• Меньшее потребление памяти
• Обработка информации с учетом локальной структуры изображений
• Автоматическая генерация текста
• Обучается быстрее, чем другие типы сетей

Что такое Embedding в обработке текста?

• Преобразование слов в векторное представление
• Процесс кодирования текста в формат изображения
• Процесс разметки текста
• Преобразование текста в звуковой сигнал

Что такое слой Batch Normalization?

• Добавляет шум в обучение
• Нормализует входные данные для каждого слоя
• Обеспечивает регуляризацию модели
• Увеличивает скорость обучения

В чем состоит основная задача функции потерь?

• Обеспечить максимальную точность модели
• Оценить качество предсказаний модели
• Обеспечить стабильность обучения

Оценить качество предсказаний модели

Что такое слои Dropout в нейронных сетях?

• Слои, которые уменьшают переобучение, случайным образом отключая нейроны во время обучения
• Слои, увеличивающие размерность данных
• Слои, отвечающие за обработку последовательных данных
• Слои, предназначенные для нормализации данных

Что такое LSTM в контексте нейронных сетей?

• Тип сверточной нейронной сети
• Тип рекуррентной нейронной сети, способный сохранять информацию о длительных последовательностях
• Модель для классификации изображений
• Функция активации

Что такое CNN (Convolutional Neural Network)?

• Нейронная сеть для распознавания речи
• Нейронная сеть, использующая свертки для обработки изображений и данных с пространственной структурой
• Полносвязная сеть для обработки текста
• Нейронная сеть для генерации текста

Что обычно используют для оценки качества модели на тестовой выборке?

• Обучающую функцию
• Окно предсказаний
• Метрику точности или ошибку

Метрику точности или ошибку

Что такое текстовая генерация с помощью нейронных сетей?

• Создание новых изображений
• Автоматическое написание текста на основе обученной модели
• Обработка цифровых сигналов
• Классификация изображений

Какие типы данных обычно обрабатывают с помощью RNN?

• Изображения
• Последовательности данных, например, текст или временные ряды
• Звуки
• Табличные данные

Что такое гиперпараметры нейронной сети?

• Параметры, обучающиеся в процессе обучения
• Параметры, задаваемые перед обучением, такие как скорость обучения и количество слоев
• Параметры, связанные с входными данными
• Параметры, связанные с метриками оценки

Что такое обучение с учителем?

• Обучение без меток и целевых значений
• Обучение с использованием размеченных данных для коррекции модели
• Обучение без данных
• Обучение с неразмеченными данными

Какой тип нейронной сети подходит для сегментации изображений?

• Рекуррентная нейронная сеть
• SENet
• Сверточная нейронная сеть, например, U-Net
• Полносвязная нейронная сеть

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 ►