Нейросетевые технологии. Каширина И.Л. - 66 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

ВГУ | Воронеж

Составители: 

Рубрика: 

66
end;
Count:=Count+1;
until (flag or (Count>25));
Последний шаг – выбор нейрона второго слоя с наибольшим значением
на выходе. Его номер и есть номер распознанного образа:
Max:= -N;
For i:=1 to m do
If SecondRow[i].Output>Max then
begin
Max = SecondRow[i].Output;
Index = i;
end;
ТЕСТ
по курсу «Нейросетевые технологии»
Вариант 1
1. Какую область значений имеет логистическая функция активации нейрона?
a) (–1,1)
b) (0,1)
c) {0,1}
d) [0,1]
2. Какое значение будет получено на выходе нейрона с пороговой активацион-
ной функцией (порог
5.0=Θ ) с весовым вектором )5.0,1.3,3.0(
−
=
W при
подаче на вход вектора
)3.0,1.0,3.0(=X ?
a) 1
b) 0
c) 0.25
d) 0.5
3. Точки {(4,–1), (8,–2), (1,1), (3,6)} принадлежат к классу А, а точки {(–8,4),
(–2,–3), (–1,–1), (2,–9)} – классу В. Какой будет минимальная сеть, правильно
классифицирующая эти точки?
a) Нейрон с двумя входами.
b) Нейрон с четырьмя входами.
c) Однослойная сеть из двух нейронов с четырьмя входами.
d) Двухслойная сеть с двумя входами, двумя
нейронами в скрытом слое и
одним нейроном в выходном слое.
4. Чему равно значение функционала ошибки для некоторого входного вектора
X в сети обратного распространения, если ее реальный выход
)23.0,87.0(=
Y
, а целевой (требуемый) выход )2.0,58.0(
=
D ?
a) 0.32
b) 0
c) 0.5
d) 0.425 
       end;
      Count:=Count+1;
   until (flag or (Count>25));

   Последний шаг – выбор нейрона второго слоя с наибольшим значением
   на выходе. Его номер и есть номер распознанного образа:
   Max:= -N;
   For i:=1 to m do
   If SecondRow[i].Output>Max then
    begin
     Max = SecondRow[i].Output;
     Index = i;
    end;


                                ТЕСТ
                  по курсу «Нейросетевые технологии»

                                  Вариант 1

1. Какую область значений имеет логистическая функция активации нейрона?
   a) (–1,1)
   b) (0,1)
   c) {0,1}
   d) [0,1]
2. Какое значение будет получено на выходе нейрона с пороговой активацион-
   ной функцией (порог Θ = 0.5 ) с весовым вектором W = (−0.3, 3.1, 0.5) при
   подаче на вход вектора X = (0.3, 0.1, 0.3) ?
   a) 1
   b) 0
   c) 0.25
   d) 0.5
3. Точки {(4,–1), (8,–2), (1,1), (3,6)} принадлежат к классу А, а точки {(–8,4),
   (–2,–3), (–1,–1), (2,–9)} – классу В. Какой будет минимальная сеть, правильно
   классифицирующая эти точки?
   a) Нейрон с двумя входами.
   b) Нейрон с четырьмя входами.
   c) Однослойная сеть из двух нейронов с четырьмя входами.
   d) Двухслойная сеть с двумя входами, двумя нейронами в скрытом слое и
      одним нейроном в выходном слое.
4. Чему равно значение функционала ошибки для некоторого входного вектора
   X в сети обратного распространения, если ее реальный выход
   Y = (0.87, 0.23) , а целевой (требуемый) выход D = (0.58, 0.2) ?
   a) 0.32
   b) 0
   c) 0.5
   d) 0.425

                                      66

Страницы