wayground logo

Free Printable Worksheets

Font size

S
M
L
XL
Worksheets

Лекция 4 ЦУОКСм

Total questions: 20

Worksheet time: 20mins

Name
Class
Date
1.

Forwarding в контексте нейронных сетей - это (a)   .

Choose from the below words
Процесс передачи данных между слоям
Метод оптимизации весов сети.
Процесс обратного распространения с
Метод оценки качества данных.
2.

Какой алгоритм используется для оптимизации весов в нейронных сетях?

a)

Алгоритм случайного обновления весов.

b)

Алгоритм стохастического градиентного спуска.

c)

Алгоритм линейного распространения сигнала.

d)

Алгоритм многослойного персептрона.

3.

Какой компании принадлежит Наталья Ефремова?

a)

nHub

b)

Deep Learning Corp

c)

AI Solutions

d)

Neural Networks Inc

4.

Какая система была упомянута как пример применения нейронных сетей?

a)

Deep Learning

b)

AI Vision

c)

Neural Pathways

d)

Cognitive Networks

5.

Сопоставьте архитектуры нейронных сетей с их применением.

a)

Recurrent Neural Networks

1.

Обработка последовательностей данных

b)

Convolutional Neural Networks

2.

Распознавание изображений

c)

Reinforcement Learning Networks

3.

Обучение с подкреплением

d)

Generative Adversarial Networks

4.

Генерация новых данных

6.

Какой объем данных содержал набор данных ImageNet в 2010 году?

a)

22,000 категорий и 14 млн изображений

b)

10,000 категорий и 5 млн изображений

c)

5,000 категорий и 2 млн изображений

d)

50,000 категорий и 20 млн изображений

7.

Какое количество параметров содержат нейронные сети, которые обучаются на примере картинки и лейбла?

a)

650,000 нейронов и 60 млн параметров

b)

500,000 нейронов и 50 млн параметров

c)

700,000 нейронов и 70 млн параметров

d)

600,000 нейронов и 65 млн параметров

8.

Какая сеть впервые заявила о себе в международном соревновании в 2012 году?

a)

ImageNet

b)

Convolutional Neural Networks

c)

AlexNet

d)

WOG

9.

Сопоставьте архитектуры нейронных сетей с их достижениями.

a)

AlexNet

1.

Победитель соревнования в Амстердаме

b)

ImageNet A

2.

Известная архитектура для классификации изображений

c)

ImageNet B

3.

Архитектура, использующая многослойные перцептроны

d)

MLP

4.

Архитектура, разработанная для обработки изображений

10.

Какую задачу решают нейронные сети в примере с распознаванием лиц?

a)

Распознавание объектов на изображении.

b)

Определение границ изображения.

c)

Семантическая сегментация частей тела человека.

d)

Анализ скорости реакции мозга приматов.

11.

Задача распознавания изображений включает в себя (a)   .

Choose from the below words
Определение границ изображения.
Распознавание эмоций на видео.
Распознавание непосредственно объек
Выделение частей тела человека.
12.

Какой метод используется для сравнения векторов признаков лица в базе данных?

a)

Сравнение с изображениями животных.

b)

Сравнение с векторами признаков всех лиц в базе данных.

c)

Сравнение с фотографиями в социальных сетях.

d)

Сравнение с медицинскими масками.

13.

Какой процент точности достигается при идентификации лиц в базе данных?

a)

75%.

b)

85%.

c)

95%.

d)

99%.

14.

Что такое рекуррентная нейронная сеть и как она используется для распознавания эмоций?

a)

Это сеть, которая работает только с изображениями высокого качества.

b)

Это сеть, которая использует обратную связь для обработки последовательных данных.

c)

Это сеть, которая предназначена исключительно для распознавания лиц.

d)

Это сеть, которая работает только с аудиофайлами.

15.

Какая команда представила систему распознавания эмоций на соревновании в 2005 году?

a)

Команда из Монреаля.

b)

Команда из Пекина.

c)

Команда из Москвы.

d)

Команда из Лондона.

16.

Сопоставьте типы обучения с их описаниями.

a)

Обучение с подкреплением (Deep reinforcement learning).

1.

Метод, при котором агент учится на основе наград и штрафов.

b)

Обучение с использованием только текстовых данных.

2.

Метод, использующий текстовые данные для обучения моделей.

c)

Обучение с использованием исключительно аудиофайлов.

3.

Метод, основанный на анализе аудиофайлов.

d)

Обучение с использованием только изображений.

4.

Метод, использующий изображения для обучения нейронных сетей.

17.

Какая цель обучения нейронной сети для компьютерных игр?

a)

Получить максимальное вознаграждение и максимальный счёт.

b)

Создать систему для распознавания лиц.

c)

Разработать алгоритм для обработки видео.

d)

Улучшить качество изображения.

18.

Какой метод был использован для предсказания уровня бедности в Африке?

a)

Нейронная сеть CNN.

b)

Анализ дневных и ночных снимков со спутников.

c)

Сравнение данных с картами освещенности.

d)

Все вышеперечисленные методы.

19.

Задача, решенная с помощью анализа спутниковых снимков, заключается в (a)   .

Choose from the below words
Распознавание крыш домов для поиска
Захват объектов с различными тексту
Сегментация изображений в медицине.
Анализ уровня бедности в Африке.
20.

Изображение, демонстрирующее процесс обучения роботов захвату объектов с различными текстурами и жесткостью.

a)

Изображение, демонстрирующее процесс обучения роботов захвату объектов с различными текстурами и жесткостью.

b)

Изображение, показывающее процесс сборки робота.

c)

Изображение, иллюстрирующее работу робота на конвейере.

d)

Изображение, демонстрирующее тестирование программного обеспечения робота.