Вопросы по дисциплине:
Нейронные сети и машинное обучение
Сбросить фильтр
| № | Вопрос | Действия |
|---|---|---|
| 421 | Рекуррентные нейронные сети позволяют изучать долгосрочные зависимости такие, как: | Открыть |
| 422 | Новая архитектура для работы с последовательностями – Transformer базируется на … | Открыть |
| 423 | Вы разрабатываете модель нейронной сети для классификации изображений на два класса: собаки и кошки. Вам даны 10000 изображений собак и 10000 изображений кошек для обучения модели. Вы решаете использовать сверточную нейронную сеть для этой задачи. Какие преимущества сверточных нейронных сетей делают их хорошим выбором для задачи классификации изображений? | Открыть |
| 424 | Вы разрабатываете нейронную сеть для классификации изображений с помощью библиотеки TensorFlow. Вам необходимо выбрать функцию активации для скрытых слоев нейронной сети. Какую функцию активации Вы выберете и почему? | Открыть |
| 425 | Вы работаете в компании по разработке программного обеспечения для распознавания изображений. Вашей задачей является выбрать подходящую модель нейронной сети для классификации изображений. Вам предоставлены следующие варианты моделей: Рекуррентная нейронная сеть (RNN) Сверточная нейронная сеть (CNN) Генеративно-состязательная нейронная сеть (GAN) Какую модель нейронной сети Вы выберете? | Открыть |
| 426 | Вы являетесь разработчиком нейронной сети для распознавания изображений. Ваша нейронная сеть имеет слишком высокую вычислительную сложность и требует много ресурсов для обучения и работы. Какую оптимизацию. Вы можете предложить для улучшения производительности нейросети? | Открыть |
| 427 | В чём заключается задача кластеризации? | Открыть |
| 428 | Что называется переобучением? | Открыть |
| 429 | Что называют обучением с подкреплением? | Открыть |
| 430 | Неверно, что существует такой вид искусственных нейронных сетей, как … | Открыть |