Quiz: Grundlæggende om Neurale Netværk

1. En neuron i et neuralt netværk gør typisk:

2. En perceptron er:

3. Den primære rolle for bagudpropagering er:

4. Skalering af træningsdata:

5. Processen med at træne et neuralt netværk involverer primært:

6. TensorFlow og PyTorch er:

7. Hvornår bør traditionelle maskinlæringsmodeller vælges frem for neurale netværk?

8. Convolutional Neural Networks (CNN'er) anvendes primært til:

9. Recurrent Neural Networks (RNN'er) egner sig bedst til:

10. Hvilket af følgende er IKKE en fordel ved at bruge neurale netværk?

11. Hvilken rolle spiller en aktiveringsfunktion i en neuron?

12. Hvilken fase involverer beregning af tabet og derefter justering af vægtene baglæns gennem lagene?

13. I forbindelse med neurale netværk refererer epoker til:

14. Et overtilpasset neuralt netværk:

En neuron i et neuralt netværk gør typisk:

Select the correct answer

Transmitterer elektriske signaler.

Modtager input og producerer et output baseret på dem.

Kan lære uden noget input.

Findes kun i biologiske systemer.

En perceptron er:

Select the correct answer

Et neuralt netværk med ét lag.

Et andet navn for neuron.

En type aktiveringsfunktion.

En cloud-lagringsløsning.

Den primære rolle for bagudpropagering er:

Select the correct answer

Forudsige den næste sekvens i data.

Justere vægte i det neurale netværk baseret på fejl.

Filtrere støj fra inputtet.

Gemmer resultaterne af fremadpropagering.

Skalering af træningsdata:

Select the correct answer

Gør dataene ulæselige.

Kan hjælpe med at forbedre hastigheden og nøjagtigheden af træning af neurale netværk.

Er kun nødvendigt for traditionelle maskinlæringsmodeller.

Indfører mere støj i dataene.

Processen med at træne et neuralt netværk involverer primært:

Select the correct answer

Tilfældig indstilling af alle vægte og bias.

Undgå brug af aktiveringsfunktioner.

Iterativ justering af vægte for at minimere fejl.

Kun brug af fremadrettet propagiering.

TensorFlow og PyTorch er:

Select the correct answer

Biblioteker/rammeværk til dyb læring.

Typer af aktiveringsfunktioner.

Metoder til bagudrettet propagiering.

Specifikke typer af neurale netværk.

Hvornår bør traditionelle maskinlæringsmodeller vælges frem for neurale netværk?

Select the correct answer

Ved billedgenkendelse.

Når datasættene er små og mønstrene er enklere.

Kun ved opgaver, der kræver sekvensforudsigelser.

Convolutional Neural Networks (CNN'er) anvendes primært til:

Select the correct answer

Tekstdata uden sekvens.

Tabeldata.

Kun endimensionelle data.

Billeddata.

Recurrent Neural Networks (RNN'er) egner sig bedst til:

Select the correct answer

Billedklassificering.

Analyse af tabeldata.

Sekventielle data som tidsserier eller tekst.

Statisk data uden rækkefølge.

Hvilket af følgende er IKKE en fordel ved at bruge neurale netværk?

Select the correct answer

Kan genkende komplekse mønstre.

Kan håndtere store datasæt.

Giver altid fortolkelige resultater.

Hvilken rolle spiller en aktiveringsfunktion i en neuron?

Select the correct answer

Hjælper med at lagre data.

Assisterer i baglæns propagation.

Introducerer fleksibilitet til modellen.

Reducerer antallet af parametre.

Hvilken fase involverer beregning af tabet og derefter justering af vægtene baglæns gennem lagene?

Select the correct answer

Initialisering

Regularisering

Baglæns propagation

Forlæns propagation

I forbindelse med neurale netværk refererer epoker til:

Select the correct answer

Den maksimale dybde af et netværk.

Antallet af neuroner.

Antallet af gange hele datasættet føres gennem netværket.

Netværkets indlæringsrate.

Et overtilpasset neuralt netværk:

Select the correct answer

Præsterer meget godt på træningsdata, men dårligt på nye, usete data.

Præsterer dårligt på både trænings- og testdata.

Præsterer godt på usete data, men dårligt på træningsdata.

Var alt klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Tak for dine kommentarer!

Sektion 3. Kapitel 4

Spørg AI

Spørg om hvad som helst eller prøv et af de foreslåede spørgsmål for at starte vores chat

Awesome!

Completion rate improved to 4

Quiz: Grundlæggende om Neurale Netværk

Stryg for at vise menuen

1. En neuron i et neuralt netværk gør typisk:

2. En perceptron er:

3. Den primære rolle for bagudpropagering er:

4. Skalering af træningsdata:

5. Processen med at træne et neuralt netværk involverer primært:

6. TensorFlow og PyTorch er:

7. Hvornår bør traditionelle maskinlæringsmodeller vælges frem for neurale netværk?

8. Convolutional Neural Networks (CNN'er) anvendes primært til:

9. Recurrent Neural Networks (RNN'er) egner sig bedst til:

10. Hvilket af følgende er IKKE en fordel ved at bruge neurale netværk?

11. Hvilken rolle spiller en aktiveringsfunktion i en neuron?

12. Hvilken fase involverer beregning af tabet og derefter justering af vægtene baglæns gennem lagene?

13. I forbindelse med neurale netværk refererer epoker til:

14. Et overtilpasset neuralt netværk:

En neuron i et neuralt netværk gør typisk:

Select the correct answer

Transmitterer elektriske signaler.

Modtager input og producerer et output baseret på dem.

Kan lære uden noget input.

Findes kun i biologiske systemer.

En perceptron er:

Select the correct answer

Et neuralt netværk med ét lag.

Et andet navn for neuron.

En type aktiveringsfunktion.

En cloud-lagringsløsning.

Den primære rolle for bagudpropagering er:

Select the correct answer

Forudsige den næste sekvens i data.

Justere vægte i det neurale netværk baseret på fejl.

Filtrere støj fra inputtet.

Gemmer resultaterne af fremadpropagering.

Skalering af træningsdata:

Select the correct answer

Gør dataene ulæselige.

Kan hjælpe med at forbedre hastigheden og nøjagtigheden af træning af neurale netværk.

Er kun nødvendigt for traditionelle maskinlæringsmodeller.

Indfører mere støj i dataene.

Processen med at træne et neuralt netværk involverer primært:

Select the correct answer

Tilfældig indstilling af alle vægte og bias.

Undgå brug af aktiveringsfunktioner.

Iterativ justering af vægte for at minimere fejl.

Kun brug af fremadrettet propagiering.

TensorFlow og PyTorch er:

Select the correct answer

Biblioteker/rammeværk til dyb læring.

Typer af aktiveringsfunktioner.

Metoder til bagudrettet propagiering.

Specifikke typer af neurale netværk.

Hvornår bør traditionelle maskinlæringsmodeller vælges frem for neurale netværk?

Select the correct answer

Ved billedgenkendelse.

Når datasættene er små og mønstrene er enklere.

Kun ved opgaver, der kræver sekvensforudsigelser.

Convolutional Neural Networks (CNN'er) anvendes primært til:

Select the correct answer

Tekstdata uden sekvens.

Tabeldata.

Kun endimensionelle data.

Billeddata.

Recurrent Neural Networks (RNN'er) egner sig bedst til:

Select the correct answer

Billedklassificering.

Analyse af tabeldata.

Sekventielle data som tidsserier eller tekst.

Statisk data uden rækkefølge.

Hvilket af følgende er IKKE en fordel ved at bruge neurale netværk?

Select the correct answer

Kan genkende komplekse mønstre.

Kan håndtere store datasæt.

Giver altid fortolkelige resultater.

Hvilken rolle spiller en aktiveringsfunktion i en neuron?

Select the correct answer

Hjælper med at lagre data.

Assisterer i baglæns propagation.

Introducerer fleksibilitet til modellen.

Reducerer antallet af parametre.

Hvilken fase involverer beregning af tabet og derefter justering af vægtene baglæns gennem lagene?

Select the correct answer

Initialisering

Regularisering

Baglæns propagation

Forlæns propagation

I forbindelse med neurale netværk refererer epoker til:

Select the correct answer

Den maksimale dybde af et netværk.

Antallet af neuroner.

Antallet af gange hele datasættet føres gennem netværket.

Netværkets indlæringsrate.

Et overtilpasset neuralt netværk:

Select the correct answer

Præsterer meget godt på træningsdata, men dårligt på nye, usete data.

Præsterer dårligt på både trænings- og testdata.

Præsterer godt på usete data, men dårligt på træningsdata.

Var alt klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Tak for dine kommentarer!

Sektion 3. Kapitel 4