wayground logo

Free Printable Worksheets

NEW

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

НЖН Тест 3

Total questions: 73

Worksheet time: 37mins

Name
Class
Date
1.

Хопфилд желісінде әр нейрон барлық басқа нейронға не арқылы қосылады:

a)

синапс

b)

аксон

c)

перцептерон

d)

сигмоид

e)

жұлдыз

2.

Хопфилд желісінің жұмыс істеу алгоритмі неше кезеңнен тұрады:

a)

3

b)

2

c)

5

d)

4

e)

1

3.

Хопфилд желісінің жұмыс істеу алгоритмінің бірінші кезеңінде не орындалады:

a)

Белгісіз сигнал желі кірісіне жеткізіледі

b)

Торапты инициалдауды бастайды

c)

Шығыс аксон мәндерінің өзгергенін тексереді

d)

Нейрондардың жаңа жағдайы есептеледі

e)

Кіріс аксон мәндерінің өзгергенін тексереді

4.

Хопфилд желісінің жұмыс істеу алгоритмінің екінші кезеңінде не орындалады:

a)

Нейрондардың жаңа жағдайы есептеледі

b)

Торапты инициалдауды бастайды

c)

Шығыс аксон мәндерінің өзгергенін тексереді

d)

Белгісіз сигнал желі кірісіне жеткізіледі

e)

Кіріс жұлдыз мәндерінің өзгергенін тексереді

5.

Хопфилд желісінің жұмыс істеу алгоритмінің үшінші кезеңінде не орындалады:

a)

Шығыс аксон мәндерінің өзгергенін тексереді

b)

Белгісіз сигнал желі кірісіне жеткізіледі

c)

Торапты инициалдауды бастайды

d)

Нейрондардың жаңа жағдайы есептеледі

e)

Кіріс жұлдыз мәндерінің өзгергенін тексереді

6.

Биологиялық жүйелердегі оқыту нейрондардағы кейбір физикалық өзгерістер арқылы жүретінін кім rанықтады:

a)

Д. О. Хэбб

b)

Р. Розенблатт

c)

С. Гроссберг

d)

М. Хофф

e)

Дж. Джорно

7.

Кімнің шығармасынан көптеген желілік парадигмаларда қолданылатын кіріс және шығыс жұлдыздарының конфигурацияларын көруге болады:

a)

С. Гроссбергтің

b)

Р. Розенблаттың

c)

М. Хоффтың

d)

Д. О. Хэббтің

e)

Дж. Джорно

8.

Таразы тобын басқаратын нейрон:

a)

шығыс жұлдызы

b)

сигмоид

c)

перцептрон

d)

кіріс жұлдызы

e)

шығыс аксон

9.

Үлгіні тануды орындайды, яғни белгілі бір кіріс векторына X және басқаларына жауап беруге үйренеді:

a)

кіріс жұлдызы

b)

сигмоид

c)

шығыс жұлдызы

d)

перцептрон

e)

шығыс аксон

10.

1957 - ші жылы кім зерттеушілердің қызығушылығын тудырған, көптеген заманауи, ең күрделі оқыту алгоритмдерінің негізі болатын модель жасады:

a)

Р. Розенблатт

b)

Д. О. Хэбб

c)

С. Гроссберг

d)

М. Хофф

e)

Дж. Мигель

11.

Мұғаліммен оқыту алгоритмін қолданатын, екі деңгейлі тұрақты емес желі:

a)

перцептрон

b)

сигмоид

c)

шығыс жұлдызы

d)

кіріс жұлдызы

e)

аксон

12.

Адалиннің оқу процесін сипаттайтын өрнектер қандай желілерге өте ұқсас:

a)

перцептрондарға

b)

сигмоидтарға

c)

шығыс жұлдыздарына

d)

кіріс жұлдыздарына

e)

аксондарға

13.

Аналогия бойынша желіні қандай тәсілдермен оқыту металды тазарту процесіне ұқсас:

a)

статистикалық оқыту

b)

Хэбб оқыту

c)

өзін-өзі ұйымдастыру

d)

персептронды оқыту

e)

сигмоидтарды оқыту

14.

Нейрондық желіні оқыту барысында қандай мәндері біртіндеп төмендейді:

a)

D және α

b)

X және α

c)

e және α

d)

t және α

e)

Y және α

15.

Кохоненнің ұсынысы бойынша жақсы статистикалық дәлдікті алу үшін оқу циклдерінің саны шығыс нейрондарының санынан кемінде неше есе көп болуы керек:

a)

500

b)

1000

c)

600

d)

1200

e)

800

16.

Matlab сөзі қандай сөздердің қысқартылуынан құралған:

a)

Matrix Laboratory

b)

Math Laboratory

c)

Matematic Laboratory

d)

Mat Laborrat

e)

Math Lab

17.

Қандай функция нөлдік қателікпен радиалды базистік желіні жасайды:

a)

newrbe

b)

newgrnn

c)

newff

d)

newf

e)

netg

18.

Қандай функция радиалды негіздегі нейроннан жасырын (бірінші) қабатты құрады және орташа квадраттық қателік (мақсат) мәнін қолданады:

a)

newrb

b)

newgrnn

c)

newff

d)

newf

e)

netg

19.

Қандай команда жалпыланған регрессиялық есептерді шешуге, уақыттық серияларды талдауға және функцияны жақындатуға арналған:

a)

grnn

b)

newgrnn

c)

net

d)

newf

e)

netg

20.

Графикке түсін немесе түрін өзгерту үшін қай командаға жазылады:

a)

plot

b)

gensim

c)

net

d)

newff

e)

spread

21.

Қатенің кері таралу алгоритмі арқылы оқытылатын тікелей сигнал таратудың нейрондық желісін жасайтын функция:

a)

newff функциясы

b)

mqf функциясы

c)

traingdx функциясы

d)

logsig функциясы

e)

matrix функциясы

22.

BTF қандай функция:

a)

қатені кері тарату әдісімен желіні оқыту функциясы

b)

функциясы қатенің кері таралу алгоритмі арқылы оқытылатын функция

c)

сұрау бойынша функция

d)

логистикалық сигмоид функциясы

e)

қатені өлшеу функциясы

23.

Нейрондық желілердің кейбір түрлері үшін мақсатты сигнал беру қажет емес, бұл жағдайда оқу процесі қалай аталады:

a)

мұғалімсіз оқыту

b)

Мұғаліммен бірге оқыту

c)

топтық оқыту

d)

мақсатты оқыту

e)

желілерді оқыту

24.

GDA алгоритмі оқу процесінде қандай стратегияны қолданады:

a)

эвристикалық параметрді өзгерту стратегиясын

b)

сызықтық параметрді өзгерту стратегиясын

c)

сұрау бойынша параметрді өзгерту стратегиясын

d)

сұрау бойынша эвристикалық параметрде қатені өлшеу стратегиясын

e)

эвристикалық параметрде қатені өлшеу стратегиясын

25.

Қатенің функционалдығын азайту үшін қолданылатын алгоритм:

a)

GD алгоритмі

b)

ASD алгоритмі

c)

GDA алгоритмі

d)

BTF алгоритмі

e)

BF алгоритмі

26.

ARP кэшін көру үшін … командасы қолданылады

a)

arp

b)

mac

c)

ar

d)

address resolution protocol

e)

SPA

27.

Ping командасы datagram түріндегі  сұраныстарды жіберу үшін ... протоколы қолданылады

a)

DHCP

b)

ICMP

c)

ARP

d)

DCHP

e)

address resolution protocol

28.

Дұрыс нұсқаны белгілеңіз

a)

ping 192.0.32.10

b)

ping example

c)

ping example.192.168.1

d)

ping 192.168.32.10  example.com

e)

Барлық жауаптары дұрыс

29.

ifconfig анықтама бер

a)

Жергілікті хосттың физикалық мекен-жайын және оның IP мекен-жайын білу үшін қолданылыды

b)

Жергілікті хосттың физикалық мекен-жайын білу үшін қолданылады

c)

Жергілікті хосттың аумағын анықтау үшін қолданылады

d)

Жергілікті қосымшалар жергілікті сияқты қашықтағы файлдық жүйемен жұмыс істей алады

e)

Жергілікті каталогтардың міндеттері қашықтықтан жүйелерді экспорттау файлында орнатуға мүмкіндік берді

30.

Параметрлерсіз іске қосылған ifconfig командасы нені көрсетеді?

a)

ақпаратты көрсетеді

b)

ip адрес көрсетеді

c)

MAC адрес көрсетеді

d)

уақытты  көрсетеді

e)

Барлық жауаптары дұрыс

31.

Домендік атауды қалай білуге болады?

a)

hostname командасымен білуге болады

b)

host-name командасымен білуге болады

c)

show hostname командасымен білуге болады

d)

show_hostname командасымен білуге болады

e)

Domainiq.com сайтынан білуге болады

32.

Жасанды нейрондық желілер не үшін қажет?

a)

Жасанды нейрондық желілердің мақсаты – дәл осы процесті қайталау

b)

Жасанды нейрондық желілердің мақсаты – ақпаратты алу

c)

Жасанды нейрондық желілердің мақсаты – ақпаратты көру

d)

Жасанды нейрондық желілердің мақсаты – ақпаратты тарату

e)

Жасанды нейрондық желілердің мақсаты – ақпаратты көшіру

33.

... функциясы нейрондық желіде тікелей байланыс таратады

a)

Newff

b)

Newpp

c)

Grnn

d)

Grmp

e)

Grm

34.

Newff функциясының параметрі емес

a)

GR

b)

PR

c)

BTF

d)

BLF

e)

Дұрыс жауабы жоқ

35.

Минималды және максималды мәндермен белгіленген, R енгізу элементтері үшін мән интервалдарының матрицасы?

a)

PR

b)

PF

c)

TF

d)

Si

e)

ТR

36.

Көпқабатты нейрондық желілерді оқытудың алгоритмі қандай?

a)

Қателік кері тарау алгоритмі

b)

Бір бағытты алгоритм

c)

Сандық алгоритм

d)

Бұрыштық алгоритм

e)

Сызықты алгоритм

37.

Learngdm командасы әдетте қандай функцияда қолданылады

a)

BLF

b)

PF

c)

JLO

d)

BTF

e)

sizeof

38.

Windows Network Monitor бұл қандай бағдарлама?

a)

желілік анализаторлар

b)

желілік деңгейін анықтайтын

c)

желі атын көру үшін

d)

желі жылдамдығын көрсету үшін

e)

желі мониторингісін анықтайтын

39.

Мониторинг үшін қандай  желілік анализаторлар қолданылады

a)

Wireshark

b)

Ethereal Network Analyzer

c)

tcpdump

d)

Sniff

e)

Барлық жауаптары дұрыс

40.

Ethereal Network Analyzer немесе Wireshark бағдарламаларын пайдалану қандай нұсқаларға ұсынылады?

a)

UNIX/Linux

b)

Windows

c)

MAC

d)

Solaris

e)

NetBSD

41.

Оқу алдында оқу параметрлерін орнату керек. Ол қандай параметр?

a)

sse

b)

help

c)

save

d)

net

e)

mat

42.

Save пәрменді файл арқылы желіні дискіде сақтау түрі

a)

mat

b)

help

c)

net

d)

newf

e)

load

43.

Сынақ массивін алу үшін қандай бағдарламаны тағы бір рет пайдалану жеткілікті

a)

mas1

b)

save

c)

net

d)

help

e)

mat

44.

Желі кірісі қандай мәндерді қабылдайды

a)

-1-ден 1-ге

b)

1-ден 0-ге

c)

0-ден 1-ге

d)

0-ден 5-ке

e)

1-ден 5-ке

45.

Желі конфигурациясының түрлері

a)

Толық байланысты, толық емес байланысты

b)

байланысты, толық байланысты

c)

байланысты, байланысты емес

d)

толық байланысты, байланысты емес

e)

құрама, құрама емес

46.

Newff процедурасының нәтижесі - нысан берілген конфигурацияның қандай нейрондық желісін аламыз?

a)

net

b)

mat

c)

sse

d)

purelin

e)

load

47.

Процедура туралы толығырақ ақпаратты қандай пәрменді қолдану арқылы алуға болады

a)

help

b)

save

c)

load

d)

net

e)

mat

48.

Prprob функциясы

a)

Бұл латын әріптерінің белгілер жиынтығын қамтитын матрица. Әр әріптің өлшемі 7-ден 5 пиксельге дейін

b)

Орташа қателер

c)

Шулы символ

d)

Тілқатысу терезесінде BP желісін құру үшін қолданылады

e)

BP градиентті түсіру алгоритмінің оқыту функциясы

49.

newcf функциясы

a)

Сұхбат терезесінде BP желісін құру үшін қолданылады

b)

Орташа қате

c)

Қате жіктеулердің пайызы

d)

Шулы символ

e)

BP градиентті түсіру алгоритмінің оқыту функциясы

50.

traingd функциясы

a)

BP градиентті түсіру алгоритмінің оқыту функциясы

b)

Шулы символ

c)

Орташа қате

d)

Тілқатысу терезесінде BP желісін құру үшін қолданылады

e)

Қате жіктеулердің пайызы

51.

Шығу М-функциямен өңделеді ... шығу векторының 26 элементінің біреуін ғана таңдау үшін

a)

compet

b)

Netn

c)

Targets

d)

Title

e)

plotchar

52.

М-функция ... әрқайсысы 35 элементтен тұратын 26 кіріс векторын анықтайды, бұл массив алфавит деп аталады

a)

prprol

b)

newff

c)

targets

d)

gensim

e)

net

53.

Конволюциялық нейрондық желілер (convnets, CNNs) дегеніміз ...

a)

>- бұл негізінен кескіндерді жіктеу үшін қолданылатын нейрондық желілердің қуатты түрі

b)

- бұл кескіндерді сақтау

c)

- бұл ақпараттарды жіктеу

d)

- бұл ақпараттарды өңдеу

e)

- бұл желілерді жіктеу

54.

Radial Basis Function Network, rbf желісі дегеніміз -

a)

радиалды симметриялы нейрондардың жасырын қабатын қамтитын кері байланысы жоқ екі қабатты желі

b)

радиалды емес симметриялы нейрондардың жасырын қабатын қамтитын кері байланысы жоқ екі қабатты желі

c)

радиалды симметриялы нейрондардың көп қабатты қамтитын кері байланысы жоқ екі қабатты желі

d)

радиалды симметриялы нейрондардың жасырын қабатын қамтитын тікелей байланысы жоқ екі қабатты желі

e)

радиалды симметриялы нейрондардың жасырын қабатын қамтитын кері байланысы жоқ үш қабатты желі

55.

Нейрондық желілері ықтималдық мәселелерін, атап айтқанда жіктеу мәселелерін шешуге арналған желі - ....

a)

PNN (Probabilistic Neural Network)

b)

Newrb

c)

Spread

d)

Newrbe

e)

GRNN

56.

Екі қабатты желіні жасайтын функция - ...

a)

Newgrnn

b)

Newrb

c)

Spread

d)

Newrbe

e)

GRNN

57.

Newrbe функциясы ... параметрге ие

a)

үш

b)

бір

c)

екі

d)

төрт

e)

бес

58.

Суреттердің оқыту тізбегі болмаған кезде (мұғалімсіз оқыту) автоматты жіктеу мәселелерін шешуге арналған желіні .... желісі деп атаймыз

a)

Кохонен

b)

Newrb

c)

Spread

d)

Newrbe

e)

GRNN

59.

...функциясы желілік жинақтау функциясы деп аталады

a)

Netsum

b)

Goal

c)

Spread

d)

Newrbe

e)

GRNN

60.

... функциясы белсендіру функциясы деп аталады

a)

Сompet

b)

Goal

c)

Spread

d)

Newrbe

e)

GRNN

61.

... функциясы баптау функциясы деп аталады

a)

Learncon

b)

Goal

c)

Spread

d)

Newrbe

e)

GRNN

62.

... функциясы өзін – өзі ұйымдастыратын желі картасын жасайды

a)

Newsom

b)

Goal

c)

Spread

d)

Newrbe

e)

GRNN

63.

... функция нейрондық картаны орындайды

a)

Learnsom

b)

Learncon

c)

Goal

d)

Newrbe

e)

GRNN

64.

... пернені басу арқылы әр нейронға қатысты деректер нүктелерінің санын көруге болады

a)

SOM Sample Hits

b)

SOM Weight Positions

c)

Goal

d)

SOM Neighbor Distances

e)

GRNN

65.

... пернені басу арқылы деректер нүктелері мен салмақ векторларының орналасуын көрсететін фигура пайда болады

a)

SOM Weight Positions

b)

Goal

c)

SOM Sample Hits

d)

SOM Neighbor Distances

e)

GRNN

66.

... пернені басу арқылы Кохонен картасындағы көрші нейрондардың өзара әрекеттесу күшін (нейрондардың салмағын) көруге болады

a)

SOM Neighbor Distances

b)

SOM Weight Positions

c)

Goal

d)

SOM Sample Hits

e)

GRNN

67.

Топология функциясы ...

a)

TFCN

b)

DFCN

c)

OLR

d)

OSTEPS

e)

TLR

68.

Қандай функция кіріс векторы мен нейронның салмақ векторы арасындағы қашықтықты есептейді?

a)

dist

b)

Newrb

c)

Spread

d)

Newrbe

e)

GRNN

69.

Қандай функция нөлдік қатемен радиалды базистік желіні құрайды?

a)

Newrb

b)

Goal

c)

Spread

d)

Newrbe

e)

GRNN

70.

Арнайы процедураны қолдана отырып, оның нейрондық желілік моделін құру функциясы...

a)

Plant Identification

b)

Demos Neural Network Toolbox

c)

Model Reference Controller

d)

Continous Stirred Tank Reactor-CSTR

e)

NN Predictive Controller

71.

Анықтамалық модельге негізделген контроллер …

a)

Model Reference Controller

b)

NN Predictive Controller

c)

NARMA-L2

d)

OSTEPS

e)

TLR

72.

Хопфилд желілері дегеніміз -

a)

қайталанатын немесе кері байланыс желілері болып табылатын және суреттерді тануға арналған желілер

b)

радиалды симметриялы нейрондардың жасырын қабатын қамтитын кері байланысы жоқ желі

c)

қайталанбайтын немесе кері байланыс желілері болып табылатын және суреттерді тануға арналған желілер

d)

қайталанатын немесе кері байланыс желілері болып табылатын және суреттерді қабылдамайтын желілер

e)

радиалды симметриялы нейрондардың жасырын қабатын қамтитын кері байланысы жоқ үш қабатты желі

73.

... - бұл жүйе қарсы реакцияларды арнайы құратын әртүрлі кіріс комбинациялар әсері

a)

рефлекторлық жүйе

b)

интеллектуалды жүйе

c)

логикалық-есеп жүйесі

d)

Сигмоидаль

e)

Кохонен желілері

Similar Resources on Wayground

Асыл апай пиар

69 questions

Асыл апай пиар

quiz

Worksheet

•

University

Цитология

68 questions

Цитология

quiz

Worksheet

•

University

МБГ 103 группа сессия

76 questions

МБГ 103 группа сессия

quiz

Worksheet

•

University

Физиология 1 жауапты тест

71 questions

Физиология 1 жауапты тест

quiz

Worksheet

•

University

ТГП 4 часть (каз)

70 questions

ТГП 4 часть (каз)

quiz

Worksheet

•

University

ОФПД 3-уровень (76-152)

76 questions

ОФПД 3-уровень (76-152)

quiz

Worksheet

•

University

Физика бойынша тест

75 questions

Физика бойынша тест

quiz

Worksheet

•

University

Вопросы по основам программирования и алгоритмизации

70 questions

Вопросы по основам программирования и алгоритмизации

quiz

Worksheet

•

University