wayground logo

Free Printable Worksheets

NEW

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Нейрондық желілер бойынша тест

Total questions: 52

Worksheet time: 26mins

Name
Class
Date
1.

Жиі қолданылатын активтендіру функциялары:

a)

сызықтык, сигмоидальді, гиперболалық тангенс

b)

дәрежелік, сигмоидальді, гиперболалық синус

c)

логорифмдік, сигмоидальді, гиперболалық тангенс

d)

көрсеткіштік, сигмоидальді, гиперболалық

e)

сызықты, сигмоидальді, гиперболалық котангенс

2.

Толық байланыстырылған НЖ дегеніміз ...

a)

көп қабатты құрылым, онда ерікті қабаттың әр нейроны алдыңғы қабаттың нейрондарының барлық аксондарымен немесе бірінші қабат жағдайында барлық НЖ кірістерімен байланысады.

b)

бұл бірнеше тізбектелген нейрондық қабаттардан тұратын желі.

c)

қарапайым процессорларлық (жасанды нейрондар) жүйелердің бір-бірімен байланысы

d)

деректерді тереңірек түсінуді үйренетін машиналық оқыту алгоритмдерінің классы

e)

синапстардың салмақ коэффициенттерін динамикалық реттеу, оның барысында, әдетте, ең әлсіз байланыстар таңдалады және бір бағытта немесе басқа бағытта аз мөлшерде өзгертетін процедура.

3.

Кері тарату процедурасы деп:

a)

Қате сигналдарын НЖ шығуынан оның кірістеріне қалыпты жұмыс режимінде сигналдардың тікелей таралуына қарсы бағытта тарату процедурасы.

b)

Синапстардың салмақ коэффициенттерін динамикалық реттеу, оның барысында, әдетте, ең әлсіз байланыстар таңдалады және бір бағытта немесе басқа бағытта аз мөлшерде өзгертетін процедура.

c)

Алдыңғы алынған элементтерден немесе обьектілерден жиын элементтерін алу әдісі болып табылатын процедура.

d)

Желіні оқытудың мақсаты қандай да кірістер жиыны қажетті шығыстар жиынтығына әкелетін оның салмақтарын түзету болып табылатын процедура.

e)

Кірістер мен шығыстар жиынтығы векторлар

4.

Перцептрон деген не:

a)

Бірнеше тізбектелген нейрондық қабаттардан тұратын желі.

b)

Бір тізбектелген нейрондық қабаттан тұратын желі.

c)

Екі параллель нейрондық қабаттардан тұратын желі

d)

Оқыту кезінде әр кіріс векторы үшін қажетті шығысты анықтайтын оған жұпталған мақсатты вектор.

e)

Екі тізбектелген емес нейрондық қабаттардан тұратын желі.

5.

Кірістер мен шығыстар жиынтығы векторлары деген не:

a)

Желіні оқытудың мақсаты қандай да кірістер жиыны қажетті шығыстар жиынтығына әкелетін оның салмақтарын түзету болып табылады.

b)

Қате сигналдарын НЖ шығуынан оның кірістеріне қалыпты жұмыс режимінде сигналдардың тікелей таралуына қарсы бағытта тарату процедурасы.

c)

Деректерді тереңірек түсінуді үйренетін машиналық оқыту алгоритмдерінің классы.

d)

Аксон мен дендрит байланысы үшін импульс күшіне әсер ететін түзілімдер.

e)

Екі параллель нейрондық қабаттардан тұратын желі.

6.

learnp функциясы не істейді:

a)

нейрон салмағын реттейді

b)

нейрондық желіні дайындайды

c)

нейронды тапсырма жағдайларына қарай бейімдейді

d)

нейрондарды біріктіреді

e)

нейрондарды жояды

7.

adapt функциясы не істейді:

a)

нейронды тапсырма жағдайларына қарай бейімдейді

b)

нейрондарды біріктіреді

c)

нейрондық желіні дайындайды

d)

нейрондарды жояды

e)

нейрон салмағын реттейді

8.

Train функциясы не істейді:

a)

нейрондық желіні дайындайды

b)

нейрондарды жояды

c)

нейронды тапсырма жағдайларына қарай бейімдейді

d)

нейрон салмағын реттейді

e)

нейрондарды біріктіреді

9.

hardlim (N) функциясы не істейді:

a)

Егер N оң болса, 1 қайтарады, кері жағдайда 0 қайтарады

b)

Кіреберістен гиперболалық тангенсті есептейді

c)

Желілік кірістен қабат шығысын есептейді

d)

Координаталық осьтердің диапазондарын белгілейді

e)

Нейрондық желіні қайталап инициализациялайды

10.

tansig (N) функциясы не істейді:

a)

Кіреберістегі гиперболалық тангенсті есептейді

b)

Нейрондық желіні қайталап инициализациялайды

c)

Пайдаланушы жауабын n секунд күтеді

d)

Желілік кірістен қабат шығысын есептейді

e)

Координаталық осьтердің диапазондарын белгілейді

11.

purelin функциясы не істейді:

a)

Желілік кірістен қабат шығысын есептейді

b)

Нейрондық желіні қайталап инициализациялайды

c)

Координаталық осьтердің диапазондарын белгілейді

d)

Кіреберістен гиперболалық тангенсті есептейді

e)

Пайдаланушы жауабын n секунд күтеді

12.

axis([Xmin Хmах Ymin Ymax]) функциясы не істейді:

a)

Координаталық осьтердің диапазондарын белгілейді

b)

Нейронды тапсырма жағдайларына қарай бейімдейді

c)

Нейрондық желіні қайталап инициализациялайды

d)

Кіреберістен гиперболалық тангенсті есептейді

e)

Желілік кірістен қабат шығысын есептейді

13.

pause (n) функциясы не істейді:

a)

Пайдаланушы жауабын n секунд күтеді

b)

Кіреберістен гиперболалық тангенсті есептейді

c)

Нейрондық желіні қайталап инициализациялайды

d)

Желілік кірістен қабат шығысын есептейді

e)

Координаталық осьтердің диапазондарын белгілейді

14.

cla reset функциясы не істейді:

a)

Суреттер терезесіндегі координат торын тазалайды

b)

Нейрондық желіні қайталап инициализациялайды

c)

Кіреберістен гиперболалық тангенсті есептейді

d)

Координаттық осьтердің атауына қол қояды

e)

Графикалық терезеде графиктің тақырыбын көрсетеді

15.

title {'строка') функциясы не істейді:

a)

Графикалық терезеде графиктің тақырыбын көрсетеді

b)

Желілік кірістен қабат шығысын есептейді

c)

Нейрондық желіні қайталап инициализациялайды

d)

Кіреберістен гиперболалық тангенсті есептейді

e)

Координаттық осьтердің атауына қол қояды

16.

Оқыту жұбы деп нені атайды:

a)

Оқыту кезінде әр кіріс векторы үшін қажетті шығысты анықтайтын оған жұпталған мақсатты вектор болады деп болжанады. Бірге олар оқыту жұбы деп аталады

b)

Өзара байланысқан нейрондар бірнеше қабаттарға біріктірілген иерархиялық желілік бірнеше құрылым. Бірге олар оқыту жұбы деп аталады

c)

Топологияның нейрондық желісін жалпыланған көп қабатты бірнеше перцептрон. Бірге олар оқыту жұбы деп аталады

d)

Бір бағытты желінің сигмоидальды түрі немесе типі. Бірге олар оқыту жұбы деп аталады

e)

Қате сигналдарын НЖ шығуынан оның кірістеріне қалыпты жұмыс режимінде сигналдардың тікелей таралуына қарсы бағытта тарату процедурасы.

17.

Нейрондық күйлердің динамикасы қандай:

a)

Итерациялық емес

b)

Итерациялық

c)

Динамикалық

d)

Статикалық

e)

Кездейсоқ

18.

Егер NET мәні шекті болса энергия қалай өзгереді:

a)

Өзгермейді

b)

Екі еселенеді

c)

5-ке көбейтіледі

d)

Өшіріледі

e)

Қосылады

19.

Тұрақты желі үшін дәйекті итерациялар қандай болғанға дейін аз өзгеріске әкеледі:

a)

Шығыс тұрақты

b)

Кіріс

c)

Тұрақты

d)

Шығыс

e)

Кіріс тұрақты

20.

Биологиялық жергілікті нейрондық желілерді бақылау қандай байланыстардың болуын көрсетеді:

a)

Кері

b)

Нақты

c)

Желілік

d)

Жылдам

e)

Динамикалық

21.

Network/Data Manager терезесін қай командамен шақырады:

a)

nntool

b)

networkopen

c)

open

d)

opentool

e)

toolnn

22.

Prop функциясында қандай алфавит берілген:

a)

Латын

b)

Орыс

c)

Қытай

d)

Грек

e)

Америка

23.

Жасанды нейрондық желіні оқытудың жаңа класына неше кезең кіреді:

a)

Бес

b)

Алты

c)

Жеті

d)

Сегіз

e)

Екі

24.

Бесінші кезеңде нейрондық жүйені оқытудың қарастырылған әдісі қалай аталады:

a)

Қателіктерді кері қайтару

b)

Қателіктерді растау

c)

Қателіктерді уақытша жою

d)

Қателіктерді азайту

e)

Қателіктерді жою

25.

Қай әдіс невроматематиканың классикалық алгоритмдерінің қатарына жатады:

a)

Қателіктерді кері қайтару

b)

Қателіктерді растау

c)

Қателіктерді уақытша жою

d)

Қателіктерді азайту

e)

Қателіктерді растамау

26.

Жасанды нейрондық желінің сыйымдылығы дегеніміз не:

a)

ЖНЖ кірістерінде тану үшін берілген суреттер саны

b)

ЖНЖ кірістерінде тану үшін берілген символдар саны

c)

ЖНЖ шығыстарында тану үшін бөлінген суреттер саны

d)

ЖНЖ кірістерінде тану үшін арттырылған суреттер саны

e)

ЖНЖ шығыстарында тану үшін арттырылған суреттер саны

27.

Кіріс деректерінің түрін, шекті функция жасанды нейрондық желінің қай кезеңінде тандалады:

a)

Екінші кезеңде

b)

Үшінші кезеңде

c)

Алтыншы кезеңде

d)

Жетінші кезеңде

e)

Бірінші кезеңде

28.

Нейрондық желінің парадигмасы нені қамтиды:

a)

Кіріс деректерінің түрін, шекті функцияны, желі құрылымын және оқыту алгоритмдерін қамтиды

b)

Желі құрылымы мен оқыту алгоритмдерін қамтиды

c)

Кіріс және шығыс деректерінің түрін, шекті функцияны, желі құрылымын және оқыту алгоритмдерін қамтиды

d)

Кіріс және шығыс деректерінің түрін, желі құрылымын және оқыту алгоритмдерін қамтиды

e)

Аксон мен дендрит байланысы үшін импульс күшіне әсер ететін түзілімдер

29.

Нейрондық желінің парадигмасы дегеніміз не:

a)

Нейрондық желінің моделі

b)

Нейрондық желінің аксон мәндері

c)

Нейрондардың жаңа жағдайы

d)

Нейрондық желінің теориясы

e)

Нейрондық желінің синапс мәндері

30.

Оқу үшін кіріс мәндері қандай:

a)

Толық емес және ішінара қарама-қайшы

b)

Ішінара торапты және қарама-қайшы

c)

Торапты және толық емес

d)

Торапты және ішінара қарама-қайшы

e)

Торапты және толық

31.

Жасанды нейрондық желілердің конфигурацияларының арасында мұғаліммен оқуға сәйкес келмеуі немесе мұғаліммен оқуы мүмкін емес желілер бар. Мұндай логикасы бар желілерге ... жатады.

a)

Хопфилд , Хэмминг желісі

b)

Хэбб желісі

c)

Розенблат желісі

d)

Клакк, Питс желісі

e)

Дж. Мигель желісі

32.

Хопфилд желісінде шығыс сигналдары әдетте қайда пайда болады:

a)

аксон

b)

перцептрон

c)

сигмоид

d)

жұлдыз

e)

синапс

33.

Хопфилд желісінде әр нейрон барлық басқа нейронға не арқылы қосылады:

a)

синапс

b)

аксон

c)

перцептерон

d)

сигмоид

e)

жұлдыз

34.

Хопфилд желісінің жұмыс істеу алгоритмі неше кезеңнен тұрады:

a)

3

b)

2

c)

5

d)

4

e)

1

35.

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

36.

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

37.

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

38.

Мұғаліммен оқыту алгоритмін қолданатын, екі деңгейлі тұрақты емес желі:

a)

перцептрон

b)

сигмоид

c)

шығыс жұлдызы

d)

кіріс жұлдызы

e)

аксон

39.

Қандай функция нөлдік қателікпен радиалды базистік желіні жасайды:

a)

newrbe

b)

newgrnn

c)

newff

d)

newf

e)

netg

40.

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

41.

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

a)

grnn

b)

newgrnn

c)

net

d)

newf

e)

netg

42.

Графикке түсін немесе түрін өзгерту үшін қай команда жазылады:

a)

plot

b)

gensim

c)

net

d)

newff

e)

spread

43.

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

44.

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

45.

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

46.

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

47.

Қатенің функционалдығын азайту үшін қолданылатын алгоритм:

a)

GD алгоритмі

b)

ASD алгоритмі

c)

GDA алгоритмі

d)

BTF алгоритмі

e)

BF алгоритмі

48.

ARP кэшін көру үшін … командасы қолданылады

a)

arp;

b)

mac;

c)

ar;

d)

address resolution protocol;

e)

SPA;

49.

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

a)

DHCP;

b)

ICMP;

c)

ARP;

d)

DCHP;

e)

address resolution protocol;

50.

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;

51.

Нейронның активтендіру функциясы-бұл ...

a)

нейронның шығуын есептейтін функция.

b)

нейронның кірісін есептейтін функция.

c)

нейронның таралуын есептейтін функция.

d)

нейронның байланысын есептейтін функция.

e)

нейронның қуатын есептейтін функция.

52.

Мониторинг үшін қандай  желілік анализаторлар қолданылады

a)

Wireshark

b)

Ethereal Network Analyzer

c)

tcpdump

d)

Sniff

e)

Барлық жауаптары дұрыс

Similar Resources on Wayground

АКТ 1-50

50 questions

АКТ 1-50

quiz

Worksheet

•

University

Pish - Гигиена Нурия новый

50 questions

Pish - Гигиена Нурия новый

quiz

Worksheet

•

University

практика 2 этап 2

50 questions

практика 2 этап 2

quiz

Worksheet

•

University

Білім беру 250-300

50 questions

Білім беру 250-300

quiz

Worksheet

•

University

оку зерттеу 150-200

50 questions

оку зерттеу 150-200

quiz

Worksheet

•

University

оку зерттеу 50-100

50 questions

оку зерттеу 50-100

quiz

Worksheet

•

University