NEW
Font size
WorksheetsТест
Total questions: 15
Worksheet time: 11mins
Нейрондық желі дегеніміз не?
Деректер қорын сақтау жүйесі
Адам миының биологиялық көшірмесі
Мәліметтерді өңдеуге арналған математикалық модель
Тек график салу әдісі
Backpropagation алгоритмі нені орындайды?
Деректерді алға таратады
Қателікті кері бағытта таратады
Нәтижені сақтайды
Кірістерді жояды
Overfitting дегеніміз не?
Модельдің өте қарапайым болуы
Модельдің оқыту деректерін тым жақсы жаттауы
Қателіктің жоқ болуы
Активацияның болмауы
Loss function дегеніміз не?
Оқыту жылдамдығы
Қателікті өлшейтін функция
Активация функциясы
Салмақ түрі
Градиенттік түсу әдісі не үшін қолданылады?
Қабат санын көбейту үшін
Қателікті азайту үшін
Деректерді көшіру үшін
Активацияны таңдау үшін
Жасанды нейронның негізгі элементтері қайсы?
Процессор, жад, диск
Кіріс, салмақ, bias, активация
Тек кіріс пен шығыс
Тек салмақтар
ReLU функциясының негізгі артықшылығы неде?
Барлық мәндерді 0 мен 1 арасына келтіреді
Есептеуі өте күрделі
Терең желілерде жылдам оқытылады
Теріс мәндерді үлкейтеді
Салмақ (weight) нені білдіреді?
Кіріс мәнін өшіреді
Кірістің маңыздылығын анықтайды
Қателікті есептейді
Шығысты сақтайды
Bias (ығысу) не үшін қажет?
Нәтижені 0-ге теңестіру үшін
Нейронды өшіру үшін
Модельдің икемділігін арттыру үшін
Салмақты көбейту үшін
Нейронның математикалық формуласы қайсы?
y = x²
z = Σwᵢxᵢ + b
f = ma
a² + b² = c²
Активация функциясының негізгі мақсаты қандай?
Деректерді сақтау
Сызықтық емес қасиет беру
Қателікті жою
Жылдамдықты арттыру
Sigmoid функциясының формуласы қайсы?
f(x)=x
f(x)=max(0,x)
f(x)=1/(1+e⁻ˣ)
f(x)=x²
Нейрондық желі қабаттарының дұрыс реті қайсы?
Шығыс – жасырын – кіріс
Кіріс – шығыс – жасырын
Кіріс – жасырын – шығыс
Жасырын – кіріс – шығыс
MSE нені білдіреді?
Максималды салмақ
Орташа квадраттық қате
Минималды қадам
Матрицалық есептеу
Градиент дегеніміз не?
Функцияның ең үлкен мәні
Функцияның ең кіші мәні
Функцияның туындысы, өзгеру бағыты
Тұрақты сан
