Интеллектуальные информационные системы. Дубровин А.Д. - 150 стр.

                 ВОПРОСЫ ДЛЯ ПРОВЕРКИ УСВОЕНИЯ ТЕМЫ


1. Какие направления исследований в области «искусственного интеллекта» получили
    развитие с совершенствованием возможностей искусственных нейронныхс сетей
    (ИНС)?
2. Как современная теория ИНС трактует понятие «образ»? Раскройте ваше
    понимание этого понятия применительно к задаче классификации..
3. Дайте обобщенную характеристику задач, которые могут решаться с помощью
    систем автоматического распознавания образов (САРО).
4. Как содержательно может трактоваться задача обучения САРО? Какие подходы к
    описанию объектов для обучения САРО вам известны?
5. Дайте характеристик геометрического подхода для обучения САРО. Что является
    ограничением к его применению?
6. В чем суть лингвистического подхода к обучению САРО?
7. Как формулируется гипотеза о компактности образов (ГКО)? Какие особенности
    предметной области или знаний о ней являются препятствием к применению ГКО?
8. Какова влияние реальности ГКО с возможностями самообучения САРО?
9. В чем заключается роль «учителя» для самообучающейся системы?
10. Какой метод обучения лежит в основе теории и практики создания ИИС,
    основанных на примерах? В чем исходные посылки этого метода?
11. Что такое перцептрон? Раскройте принцип его функционирования и опишите
    функции его слоев и их элементов. Чем определяется число элементов в его слоях?
12. Какой перцептрон называется элементарным и почему?
13. Раскройте смысл двух базовых теорем теории ИНС. В чем их практическое
    значение?
14. Какой перцентрон называется бесконечным и почему?
15. В чем суть биологической гипотезы, положенной в основу теории ИНС? Опишите
    функциональную схему искусственного нейрона назначение его элементов и
    информационные связи между ними. Что такое «синапс »?
16. Что такое функция активации нейрона? Какой информацией активируются нейроны
    внутреннего и выходного слоев перцептрона? Какие виды функций активации
    нейронов применяются в ИНС? Характеризуйте свойства этих функций.
17. Чем отличается многослойная ИНС от элементарного перцептрона?
18. Раскройте назначение разных слоев многослойной ИНС. Почему возникла
    потребность в многослойных сетях?
19. Опишите принцип функционирования многослойной ИНС. Какие два этапа
    характерны для ее работы?
20. Какие варианты обучения ИНС существуют и в чем принципиальная особенность
    каждого из них?
21. Раскройте сущность обучения многослойной ИНС на основе принципа обратного
    распространения сигнала ошибки. Каковы достоинства и недостатки этого
    принципа?
22. Что такое емкость ИНС? Чем определяется этот параметр?
23. Какой параметр ИНС определяет ее способность распознавать не один, а несколько
    образов?
24. На основе каких представлений о системе самоорганизации нервной системы
    человека основан алгоритмы самообучения ИНС? Перечислите известные вам
    алгоритмы самообучения ИНС.


                                                                               185