wayground logo

Free Printable Worksheets

NEW

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

task3

Total questions: 63

Worksheet time: 32mins

Name
Class
Date
1.

Мониторинг үшін қандай  желілік анализаторлар қолданылады

a)

Sniff

b)

Ethereal Network Analyzer

c)

Wireshark

d)

tcpdump

e)

Барлық жауаптары дұрыс

2.

Ethereal Network Analyzer немесе Wireshark бағдарламаларын пайдалану қандай нұсқаларға ұсынылады? 

a)

NetBSD

b)

Windows

c)

UNIX/Linux

d)

MAC

e)

Solaris

3.

... функциясы нейрондық желіде тікелей байланыс таратады. 

a)

Newpp;

b)

Grmp;

c)

Grnn;

d)

Newff;

e)

Grm;

4.

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

a)

PR;

b)

TF;

c)

PF;

d)

ТR;

e)

Si;

5.

Көпқабатты нейрондық желілерді оқытудың алгоритмі қандай? 

a)

Бір бағытты алгоритм;

b)

Қателік кері тарау алгоритмі;

c)

Сызықты алгоритм;

d)

Бұрыштық алгоритм;

e)

Сандық алгоритм;

6.

Learngdm командасы әдетте қандай функцияда қолданылады? 

a)

JLO;

b)

BTF;

c)

PF;

d)

BLF;

e)

sizeof;

7.

Оқу алдында оқу параметрлерін орнату керек. Ол қандай параметр? 

a)

save;

b)

help;

c)

sse;

d)

net;

e)

mat;

8.

Сынақ массивін алу үшін қандай бағдарламаны тағы бір рет пайдалану жеткілікті 

a)

help;

b)

mat;

c)

save;

d)

net;

e)

mas1;

9.

Желі кірісі қандай мәндерді қабылдайды. 

a)

0-ден 1-ге;

b)

-1-ден 1-ге; 

c)

1-ден 0-ге;

d)

0-ден 5-ке;

e)

1-ден 5-ке;

10.

Желі конфигурациясының түрлері

a)

байланысты, толық байланысты;

b)

Толық байланысты, толық емес байланысты;

c)

құрама, құрама емес; 

d)

толық байланысты, байланысты емес;

e)

байланысты, байланысты емес;

11.

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

a)

load;

b)

sse;

c)

mat;

d)

net;

e)

purelin;

12.

Процедура туралы толығырақ ақпаратты қандай пәрменді қолдану арқылы алуға болады. 

a)

help;

b)

save;

c)

load;

d)

mat;

e)

net;

13.

Prprob функциясы 

a)

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

b)

BP градиентті түсіру алгоритмінің оқыту функциясы; 

c)

Тілқатысу терезесінде BP желісін құру үшін қолданылады;

d)

Шулы символ;

e)

Орташа қателер; 

14.

newcf функциясы

a)

Шулы символ

b)

Сұхбат терезесінде BP желісін құру үшін қолданылады 

c)

Орташа қате 

d)

BP градиентті түсіру алгоритмінің оқыту функциясы;

e)

Қате жіктеулердің пайызы

15.

traingd функциясы 

a)

Шулы символ; 

b)

Қате жіктеулердің пайызы;

c)

BP градиентті түсіру алгоритмінің оқыту функциясы; 

d)

Тілқатысу терезесінде BP желісін құру үшін қолданылады;

e)

Орташа қате;

16.

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

a)

Title

b)

plotchar

c)

Netn

d)

Targets

e)

compet

17.

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

a)

newff

b)

prprol

c)

targets

d)

net

e)

gensim

18.

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

a)

бұл ақпараттарды жіктеу;

b)

бұл негізінен кескіндерді жіктеу үшін қолданылатын нейрондық желілердің қуатты түрі; 

c)

бұл желілерді жіктеу;

d)

бұл ақпараттарды өңдеу;

e)

бұл кескіндерді сақтау; 

19.

Radial Basis Function Network, rbf желісі дегеніміз -  

a)

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

b)

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

c)

радиалды емес симметриялы нейрондардың жасырын қабатын 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 екі қабатты желі. 

20.

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

a)

GRNN

b)

PNN (Probabilistic Neural Network) 

c)

Newrbe

d)

Spread

e)

Newrb

21.

Екі қабатты желіні жасайтын функция - ... 

a)

Spread

b)

Newrbe

c)

GRNN

d)

Newrb

e)

Newgrnn

22.

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

a)

GRNN

b)

Кохонен

c)

Newrbe

d)

Spread

e)

Newrb

23.

...функциясы желілік жинақтау функциясы деп аталады.

a)

Goal 

b)

Spread

c)

Netsum

d)

Newrbe

e)

GRNN

24.

... функциясы баптау функциясы деп аталады. 

a)

Learncon

b)

Spread

c)

Newrbe

d)

Goal

e)

GRNN

25.

... функциясы өзін – өзі ұйымдастыратын желі картасын жасайды. 

a)

Newrbe

b)

Goal 

c)

Newsom

d)

GRNN

e)

Spread

26.

... функция нейрондық картаны орындайды. 

a)

Newrbe

b)

Learncon

c)

GRNN

d)

Learnsom

e)

Goal

27.

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

a)

SOM Neighbor Distances

b)

Goal

c)

SOM Sample Hits

d)

SOM Weight Positions 

e)

GRNN

28.

Топология функциясы ... 

a)

OSTEPS

b)

DFCN 

c)

TLR

d)

TFCN

e)

OLR

29.

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

a)

Spread

b)

dist 

c)

GRNN

d)

Newrbe

e)

Newrb

30.

Қандай функция нөлдік қатемен радиалды базистік желіні құрайды? 

a)

Spread

b)

Newrbe

c)

GRNN

d)

Goal

e)

Newrb

31.

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

a)

NN Predictive Controller.

b)

Plant Identification. 

c)

Model Reference Controller. 

d)

Demos Neural Network Toolbox.

e)

Continous Stirred Tank Reactor-CSTR.

32.

Анықтамалық модельге негізделген контроллер …

a)

Model Reference Controller. 

b)

TLR.

c)

NARMA-L2.

d)

OSTEPS.

e)

NN Predictive Controller.

33.

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

a)

Интеллектуалды жүйе

b)

Сигмоидаль

c)

Рефлекторлық жүйе  

d)

Логикалық-есеп жүйесі

e)

Кохонен желілері

34.

Нейрондар-бұл ...

a)

электрохимиялық сигналдарды сөндіруге қабілетті арнайы жасушалар.

b)

электр сигналдарын таратуға қабілетті арнайы жасушалар. 

c)

механикалық сигналдарды таратуға қабілетті арнайы жасушалар. 

d)

химиялық сигналдарды таратуға қабілетті арнайы жасушалар. 

e)

электрохимиялық сигналдарды таратуға қабілетті арнайы жасушалар

35.

Нейрондық желі оқытылған болады, егер ... 

a)

оқыту алгоритмі өз жұмысын аяқтады және тоқтап қалмаса. 

b)

абсолютті қате қандай да бір кіші мәндерден аз болса. 

c)

оқу кірістері іске қосылған кезде ол тиісті оқу шығыстарын берсе. 

d)

кейбір векторды енгізу кезінде желі векторлардың қай класына жататындығына жауап бересе. 

e)

салмақ мәндері тұрақтанған кезде және қате шекті мәннен жоғары болғанда. 

36.

Мұғаліммен бірге оқыту дегеніміз ... 

a)

сарапшының білімін пайдалану. 

b)

нақты жауаптармен салыстыруды қолдану. 

c)

қажетті жауаптарды алу үшін салмақ матрицасын реттеу. 

d)

жалған жауаптармен салыстыруды қолдану. 

e)

қажетті нәтижелерді алу үшін кірістерді реттеу.  

37.

Типтік нейрон мыналардан тұрады … 

a)

жасуша денелері, дендриттер және бір аксоннан тұрады. 

b)

өскін, үйінді және триггерден тұрады. 

c)

жасушалар, амплитуда және синапстан. 

 

d)

қабықтар, денелер және бастардан тұрады. 

e)

дене, аяқ-қолдар және шекараларды қамтиды. 

38.

Нейрондық желі-бір-бірімен ... байланысқан нейрондар тізбегі. 

a)

аксондармен

b)

өскіндермен

c)

синапстармен

d)

бастармен

e)

дендриттермен

39.

Нейрондар ... диапазондағы сандармен жұмыс істейді: 

a)

[0,2] немесе [-2,1]

b)

[0,10]немесе [-1,1]

c)

[10,100] немесе [-100,110] 

d)

[0,1] немесе [-10,10]  

e)

[0,1] немесе [-1,1]

40.

Нейрондардың түрлеріне байланысты нейрондық желілер бөлінеді: 

a)

біртекті; гибридті

b)

жергілікті, жаһандық 

c)

гетерогенді, күрделі  

d)

динамикалық, статикалық

e)

корпоративтік, типтік 

41.

Синапс параметрлерінің сипаты бойынша нейрондық желілер ... болып бөлінеді

a)

ерікті байланыстармен және динамикалық байланыстармен 

b)

бекітілген байланыстармен және динамикалық байланыстармен 

c)

бір жақты байланыстармен және сызықтық байланыстармен 

d)

екі жақты байланыстармен және физикалық байланыстармен 

e)

тіркелген байланыстармен және статистикалық байланыстармен  

42.

Нейрондық желілерді құру және оқыту үшін Python-да қандай кітапхана жиі қолданылады? 

a)

TensorFlow

b)

Matplotlib

c)

Pandas

d)

NumPy

e)

OpenCV

43.

TensorFlow негізінде нейрондық желілерді құру үшін жоғары деңгейлі интерфейсті қамтамасыз ететін кітапхана қалай аталады?

a)

TensorFlow 

b)

Keras 

c)

OpenCV

d)

SciPy 

e)

PyTorch 

44.

Қандай Python функциясы алдын ала дайындалған нейрондық желі үлгілерін жүктеу үшін қолданылады?  

a)

load()

b)

load_nn() 

c)

import_model() 

d)

load_pretrained() 

e)

load_model() 

45.

Нейрондық желілер контекстінде кескінді өңдеу үшін қай Python фреймворкі жиі қолданылады?

a)

OpenCV 

b)

Matplotlib 

c)

Pandas

d)

NumPy 

e)

TensorFlow

46.

Нейрондық желілер мен графиктердің оқу процесін визуализациялау үшін қай Python кітапханасы жиі қолданылады?  

a)

Pandas 

b)

Seaborn 

c)

Matplotlib 

d)

TensorFlow

e)

OpenCV

47.

Нейрондық желілерді жаттықтыру кезінде деректерді оқыту және сынақ жиындарына бөлу үшін қандай Python әдісі қолданылады?  

a)

split_data() 

b)

divide_data()

c)

shuffle_data()

d)

train_test_split() 

e)

separate_data() 

48.

Бағдарламалауда рекурсия дегеніміз не? 

a)

рекурсия-бұл сортировка элементтерді бір тізімде.

b)

Рекурсия-бұл метаклассты жасау арқылы жұмыс істеу. 

c)

Рекурсия-бұл функция өзін-өзі шақыратын процесс.

d)

Рекурсия-бұл алгоритмдерді ұсыну үшін жасалған кіздікті жинау әдісі. 

e)

Рекурсия-бұл орташа нұсқауларды жазу арқылы жұмыс істеу. 

49.

Keras кітапханасы нейрондық желілерді дамыту контекстінде не үшін қолданылады? 

a)

деректерді визуализациялау 

b)

мәліметтер базасымен жұмыс 

c)

теңдеулерді шешу

d)

нейрондық желілерді құру және оқыту 

e)

табиғи тілмен жұмыс

50.

Мәтін немесе уақыт қатарлары сияқты дәйекті деректерді талдау үшін нейрондық желінің қандай түрі қолданылады? 

a)

терең нейрондық желі (DNN) 

b)

қайталанатын нейрондық желі (RNN) 

c)

SVM

d)

GAN

e)

Конволюциялық нейрондық желі (CNN) 

51.

Градиентті ескере отырып, салмақты реттеу арқылы жоғалту функциясын азайту үшін нейрондық желіні оқытудың қандай әдісі қолданылады?

a)

анықтамалық векторлар әдісі 

b)

Байес әдісі

c)

к-орташа әдісі

d)

градиенттің түсуі 

e)

генетикалық алгоритм 

52.

Әрбір оқу мысалынан кейін нейрондық желінің салмақтары жаңартылатын әдіс қалай аталады? 

a)

кездейсоқ таңдау әдісі (кездейсоқ таңдау) 

b)

Онлайн оқыту (Online Learning) 

c)

Агломеративті кластерлеу 

d)

деректерді қысу әдісі (data Compression) 

e)

пакеттік оқыту (Batch Learning) 

53.

TensorFlow, PyTorch және Keras қандай құралдар түрлеріне жатады? 

a)

мәліметтер базасын басқару жүйесі 

b)

терең оқыту жүйесі 

c)

Операциялық жүйе

d)

GPU (GPU) 

e)

бағдарламалау тілі

54.

Оқу деректерінің үлкен жиынтығын сақтау үшін Python деректерінің қай түрі қолданылады? 

a)

сөздік (Dictionary)

b)

Массив (Array)

c)

жиынтық (Set)

d)

Кортеж (Tuple)

e)

тізім (List)

55.

Оқыту алдында нейрондық желідегі кездейсоқ салмақтарды инициализациялау үшін қандай Python функциясы қолданылады? 

a)

randomize () 

b)

init_weights() 

c)

random.seed()

d)

set_random_weights()

e)

initialize()

56.

Мәтіндік деректерді нейрондық желілерді оқытуға жарамды сандық форматқа түрлендіру үшін әдетте қандай Python функциясы қолданылады?

a)

text_to_int()

b)

encode_text()

c)

tf-idf()

d)

word2vec()

e)

str_to_num()

57.

Нейрондық желілерді оқыту контекстінде batch дегеніміз ... 

a)

гиперпараметрлер тобы

b)

есептеу тобы

c)

кіріс деректер тобы 

d)

Желі қабаттар тобы

e)

кездейсоқ деректер тобы

58.

Нейрондық желілерді оқыту үшін қандай оңтайландыру әдісі жиі қолданылады?

a)

градиенттің түсуі

b)

эволюциялық алгоритм

c)

Флойд-Уоршелл алгоритмі

d)

Ньютон әдісі

e)

кездейсоқ таңдау 

59.

Конволюциялық нейрондық желі (CNN) дегеніміз не? 

a)

кездейсоқ сандарды құруға арналған желі 

b)

деректерді сұрыптауға арналған желі

c)

мәтінді өңдеуге арналған желі

d)

кескінді өңдеуге арналған желі

e)

физикалық процестерді модельдеуге арналған желі

60.

Шығыс функциясының (Loss Function) негізгі рөлі …

a)

нейрондық желінің шығысын есептеу. 

b)

есепті шығару барысында қолданылатын белгілеулер

c)

модельдің өнімділігін өлшеп, модель нәтижелері мен нақты мақсат арасындағы айырмашылықты анықтау.    

d)

тікелей тарату процесін бақылау.

e)

нейрондардың салмағын реттеу.

61.

Нейрондық желілердегі "салмақ инициализациясы" дегеніміз не? 

a)

салмақ үшін кездейсоқ бастапқы мәндерді таңдау 

b)

активацияны бастау процесі 

c)

салмақты қолмен реттеу процесі 

d)

шығындар функциясының өзгеруі

e)

нейрондық желі құрылымын анықтау

62.

Нейрондық желілердің архитектурасын визуализациялау үшін қандай құралдар қолданылады?

a)

Тензор тақтасы

b)

Google Карталары

c)

Microsoft Word

d)

Adobe Photoshop

e)

Mozilla Firefox

63.

Нейрондық желінің шығыс деңгейінде әдетте бинарлық классификация мәселесі үшін активтендіру функциясының қандай түрі қолданылады?

a)

Гиперболалық тангенс (tan) 

b)

Түзетілген сызықтық функция (ReLU) 

c)

Сызықтық функция 

d)

Softmax

e)

Сигмоидты функция 

Similar Resources on Wayground

икт 180-240

65 questions

икт 180-240

quiz

Worksheet

•

University

151-210 қашықтықтан оқыту

60 questions

151-210 қашықтықтан оқыту

quiz

Worksheet

•

University

Сессия ИКТ

64 questions

Сессия ИКТ

quiz

Worksheet

•

University

126-189

64 questions

126-189

quiz

Worksheet

•

University

Спорттық медицина 84-140

62 questions

Спорттық медицина 84-140

quiz

Worksheet

•

University

мат 1студ

65 questions

мат 1студ

quiz

Worksheet

•

University

CSS

63 questions

CSS

quiz

Worksheet

•

10th Grade - University

1-65 инкл

65 questions

1-65 инкл

quiz

Worksheet

•

University