Тест: Нейронные сети
Предмет: Информатика
Класс: 7
Цели обучения: 11.1.2.1 объяснять архитектуру искусственной нейронной сети (входной, скрытые и выходной слои);
11.1.2.2 сравнивать функции активации (функцию единичного скачка, Sigmoid и ReLU), объясняя особенности их применения в искусственных нейронных сетях;
11.1.2.3 определять задачи, для решения которых применяются нейронные сети (классификация, регрессия, распознавание образов)
Вопросов: 10
Время: 20 мин
Вопрос 1
Из каких основных слоев состоит архитектура искусственной нейронной сети?
Выберите один ответ.
A) Входной, скрытые и выходной слои
B) Только входной и выходной слои
C) Скрытые и выходной слои, без входного
D) Входной, промежуточный и финальный слои
Вопрос 2
Какая функция активации выдает значение 1, если суммарный вход больше или равен порогу, и 0 в противном случае?
Выберите один ответ.
A) Функция единичного скачка (Step)
B) Sigmoid
C) ReLU
D) Линейная функция
Вопрос 3
Какую функцию активации чаще всего используют в скрытых слоях современных нейронных сетей из-за ее простоты и эффективности?
Выберите один ответ.
A) ReLU (Rectified Linear Unit)
B) Функция единичного скачка
C) Sigmoid
D) Тангенс гиперболический (Tanh)