part2

5  1    45 Datenblatt    notatkimoje
mp3 downloaden Drucken spielen überprüfen
 
Frage Antworten
Jaką wartość progową musi mieć drugi perceptron, aby układ realizował bramkę NOR
Lernen beginnen
T = 0
Najprostszym klasyfikatorem dla problemu dwuklasowego z liniową granicą decyzyjną jest
Lernen beginnen
perceptron
W regule Hebba uczenia neuronu bez nauczyciela, sygnał uczący jest
Lernen beginnen
sygnałem wyjściowym neuronu
Uczenia prostej sieci klasyfikacyjnej (pojedynczego neuronu) metodą Hebba. Odpowiedzi sieci na prezentowane wektory wejściowe p1, p2, p3 wynoszą
Lernen beginnen
a1 =1 ; a2 = 1; a3 = 1
Stosując miarę podobieństwa odległości Euklidesowej, wskaż prawidłową klasyfikację poniższych wektorów
Lernen beginnen
{1,3}, {2}
Który z neuronów jest zwycięski po prezentacji na wejściu sieci sygnału i2
Lernen beginnen
Neuron 1
Dla podanego sygnału początkowego x0 oraz podanej wartości wagi, sygnał wyjściowy jest
Lernen beginnen
rosnący
Ile wynosi odległość (miara) Haminga następujących dwóch wektorów
Lernen beginnen
1
Reguła modus ponens to
Lernen beginnen
reguła logiki / reguła odrywania - sposób potwierdzający przez potwierdzenie, podstawa mechanizmow wnioskowanie wprzód
Uzupełnić brakujące wyrażenie reguły modus ponens (...). A / B
Lernen beginnen
A -> B
Inżynieria wiedzy to
Lernen beginnen
pozyskiwanie wiedzy i formalizowanie jej w sposób umożliwiający wnioskowanie na jej podstawie
Operatory genetyczne to
Lernen beginnen
selekcja, krzyżowanie i mutacja
Ile wynosi wartość progowa T, aby poniższy neuron McCulloch-Pittsa eralizował funkcję logiczną AND
Lernen beginnen
T = 2
Sieć Kohonena zbudowana jest
Lernen beginnen
z jednej warstwy, o pewnym porządku topologicznym
Ile wynosi wektor wag połączeń w, aby poniższy neuron McCulloch-Pittasa realizował funkcję logiczną x1 AND NOT x2
Lernen beginnen
w = [2 -1]
Perceptron nie może nauczyć się funkcji logicznej XOR gdyf
Lernen beginnen
funkcja XOR jest liniowo nieseparowalna
Dany jest pojedynczy neuron o dwóch wejściach. Sygnał wejściowy p=[-5 6]^T, macierz wag = W[3 2], waga sygnału progowego b=1.4. Ile wynosi sygnał wyjściowy neuronu dla binarnej, bipolarnej funkcji aktywacji?:
Lernen beginnen
a = - 1
Który z poniższych elementów nie wchodzi w skład ogolnej struktury systemu ekspertowego?
Lernen beginnen
interpreter
Jaka jest różnica między rekurencyjnymi a jednokierunkowymi sieciami neuronowymi?
Lernen beginnen
w sieciach rekurencyjncyh występują sprężenia zwrotne
W jakich aspektach obliczanie podobieństwa można uznać za problem sztucznej inteligencji?
Lernen beginnen
w zagadnieniach rozpoznawania obrazów, mowy i pisma czy klasyfikacji dokumentów
Dany jest pojedynczy neuron op dwóch wejściach. Sygnał wejściowy p=[-5 6]^T, macierz wag = W[3 2], waga sygnału progowego b=1.4. Ile wynosi sygnał wyjściowy neuronu dla binarnej, unipolarnej funkcji aktywacji?:
Lernen beginnen
A = 0
Stosowane w narzędziach sztucznej inteligencji formalizmy reprezentacji wiedzy to m. in:
Lernen beginnen
reguły w logice klasycznej, logika rozmyta, zbiory przybliżone, ontologie
W jaki sposób reprezentowana jest wiedza w sztucznych sieciach neuronowych
Lernen beginnen
w postaci wag na poszczególnych wejściach neuronów
Najważniejsze zadania sztucznej inteligencji to
Lernen beginnen
wnioskowanie, uczenie sie i przeszukiwanie
Baza wiedzy w systemie ekspertowym
Lernen beginnen
pozwala na przechowywanie wiedzy ekspetów z danej dziedziny w postaci sformalizowanej za pomocą wybranego sposobu reprentacji wiedzy, najczęsciej regul
Zastosowanie logiki rozmytej umożliwia m. in
Lernen beginnen
płynne przejścia pomiędzy zbiorami wyznaczającymi decyzje
W systemie ekspertowym opartym o system regułowy, baza wiedzy składa się z:
Lernen beginnen
zbioru faktów i reguł
Ile osobników liczy populacja potomna w strategii (u + lambda)?
Lernen beginnen
lambda
Jak długo żyje jeden osobnik w strategii ewolucyjnej (1+1)?
Lernen beginnen
czas zależy jedynie od wartości funkcji przystosowania osobnika
Jaki operator lub operatory genetyczne są stosowane w strategii ewolucyjnej(1+1)?
Lernen beginnen
mutacja
Z ilu chromosomów składa się osobnik w strategii (1+1)?
Lernen beginnen
jednego
Długość ciągów kodowych w algorytmie genetycznym wpływa na:
Lernen beginnen
liczbę punktów krzyżowania
Podczas reprodukcji w algorytmie genetycznym:
Lernen beginnen
do nowej populacji przechodzą osobniki z prawdopodobieństwem zależnym od przystosowania
Mamy dwa chromosomy ch1=111010001101 i ch2=110110100011. Jaką wartość przyjmie chromosom ch2 po krzyżowaniu i mutacji, jeśli punkt krzyżowania k=4 a punkt mutacji m=8?
Lernen beginnen
110110011101
Z jakich populacji tworzona jest nowa populacja bazowa w strategii ewolucyjnej(prawie u, lambda):
Lernen beginnen
z populacji potomnej
W SGA stosowana jest sukcesja:
Lernen beginnen
z całkowitym zastępowaniem
Miejsce rozcięcia dla krzyżowania jednopunktowego w algorytmie genetycznym jest:
Lernen beginnen
losowe
Losowe zaburzenia chromosomu zgodnie z zadanym rozkładem
Lernen beginnen
mutacja
Strategie ewolucyjne wykorzystują reprezentacje chromosomów za pomocą ciągów
Lernen beginnen
liczb zmiennoprzecinkowych
Które osobniki przechodzą do następnej epoki w strategii ewolucyjnej(1+1):
Lernen beginnen
rodzic albo potomny w zależności od wartości funkcji przystosowania
Wektor wejściowy i jądro konwulcji mają odpowiednio długości n,m. Wynikiem konwulcji jest wektor wyjsciowy y o dlugosci
Lernen beginnen
d = n - m +1
Jaką wartość ma waga b w ponizszym neuronie realizujacym bramke logiczna AND o trzech wejsciach
Lernen beginnen
B = - 5
Ontologia
Lernen beginnen
model rzeczywistości, zrozumiały i przetwarzalny dla człowieka i komputera
[!] W oparciu o który algorytm tworzone są najskuteczniejsze architektury sieci neuronowych?
Lernen beginnen
nie istnieje taki algorytm
[!] Która z metryk pozwala na osiągnięcie najlepszych wyników dla celów klasyfikacyjnych?
Lernen beginnen
nie istnieje taka metryka

Sie müssen eingeloggt sein, um einen Kommentar zu schreiben.