Quiz: Grundlagen Der Neuronalen Netze

1. Ein Neuron in einem neuronalen Netzwerk:

2. Ein Perzeptron ist:

3. Die Hauptaufgabe der Rückwärtspropagation ist:

4. Skalierung von Trainingsdaten:

5. Der Trainingsprozess eines neuronalen Netzes umfasst hauptsächlich:

6. TensorFlow und PyTorch sind:

7. Wann sollten traditionelle Machine-Learning-Modelle anstelle von neuronalen Netzen gewählt werden?

8. Convolutional Neural Networks (CNNs) werden hauptsächlich verwendet für:

9. Recurrent Neural Networks (RNNs) eignen sich am besten für:

10. Welcher der folgenden Punkte ist KEIN Vorteil der Verwendung von neuronalen Netzen?

11. Welche Funktion übernimmt eine Aktivierungsfunktion in einem Neuron?

12. Welche Phase beinhaltet die Berechnung des Verlusts und anschließend die Anpassung der Gewichte rückwärts durch die Schichten?

13. Im Kontext von neuronalen Netzwerken bezeichnet "Epochen":

14. Ein überangepasstes neuronales Netzwerk:

Ein Neuron in einem neuronalen Netzwerk:

Select the correct answer

Überträgt elektrische Signale.

Empfängt Eingaben und erzeugt darauf basierend eine Ausgabe.

Kann ohne jegliche Eingabe lernen.

Existiert nur in biologischen Systemen.

Ein Perzeptron ist:

Select the correct answer

Ein neuronales Netzwerk mit einer einzigen Schicht.

Ein anderer Name für Neuron.

Eine Art Aktivierungsfunktion.

Eine Cloud-Speicherlösung.

Die Hauptaufgabe der Rückwärtspropagation ist:

Select the correct answer

Vorhersage der nächsten Sequenz in den Daten.

Anpassung der Gewichte im neuronalen Netzwerk basierend auf Fehlern.

Herausfiltern von Störungen aus dem Eingang.

Speichern der Ergebnisse der Vorwärtspropagation.

Skalierung von Trainingsdaten:

Select the correct answer

Macht die Daten unlesbar.

Kann die Geschwindigkeit und Genauigkeit beim Training von neuronalen Netzen verbessern.

Ist nur für traditionelle Machine-Learning-Modelle notwendig.

Fügt den Daten mehr Rauschen hinzu.

Der Trainingsprozess eines neuronalen Netzes umfasst hauptsächlich:

Select the correct answer

Zufälliges Setzen aller Gewichte und Biases.

Vermeidung des Einsatzes von Aktivierungsfunktionen.

Iterative Anpassung der Gewichte zur Minimierung des Fehlers.

Nur die Verwendung der Vorwärtsausbreitung.

TensorFlow und PyTorch sind:

Select the correct answer

Bibliotheken/Frameworks für Deep Learning.

Arten von Aktivierungsfunktionen.

Methoden der Rückwärtsausbreitung.

Spezifische Typen von neuronalen Netzen.

Wann sollten traditionelle Machine-Learning-Modelle anstelle von neuronalen Netzen gewählt werden?

Select the correct answer

Bei der Verarbeitung von Bilderkennung.

Bei kleinen Datensätzen und einfachen Mustern.

Nur bei Aufgaben, die Sequenzvorhersagen erfordern.

Convolutional Neural Networks (CNNs) werden hauptsächlich verwendet für:

Select the correct answer

Textdaten ohne Sequenz.

Tabellendaten.

Nur eindimensionale Daten.

Bilddaten.

Recurrent Neural Networks (RNNs) eignen sich am besten für:

Select the correct answer

Bildklassifikation.

Analyse von Tabellendaten.

Sequenzielle Daten wie Zeitreihen oder Text.

Statische Daten ohne Reihenfolge.

Welcher der folgenden Punkte ist KEIN Vorteil der Verwendung von neuronalen Netzen?

Select the correct answer

Kann komplexe Muster erkennen.

Kann große Datensätze verarbeiten.

Liefert immer interpretierbare Ergebnisse.

Welche Funktion übernimmt eine Aktivierungsfunktion in einem Neuron?

Select the correct answer

Hilft bei der Datenspeicherung.

Unterstützt die Rückwärtsausbreitung.

Führt Flexibilität in das Modell ein.

Reduziert die Anzahl der Parameter.

Welche Phase beinhaltet die Berechnung des Verlusts und anschließend die Anpassung der Gewichte rückwärts durch die Schichten?

Select the correct answer

Initialisierung

Regularisierung

Rückwärtsausbreitung

Vorwärtsausbreitung

Im Kontext von neuronalen Netzwerken bezeichnet "Epochen":

Select the correct answer

Die maximale Tiefe eines Netzwerks.

Die Anzahl der Neuronen.

Die Anzahl der Durchläufe, in denen der gesamte Datensatz durch das Netzwerk geleitet wird.

Die Lernrate eines Netzwerks.

Ein überangepasstes neuronales Netzwerk:

Select the correct answer

Erzielt sehr gute Ergebnisse auf den Trainingsdaten, aber schlechte Ergebnisse auf neuen, unbekannten Daten.

Erzielt sowohl auf Trainings- als auch auf Testdaten schlechte Ergebnisse.

Erzielt auf unbekannten Daten gute, aber auf den Trainingsdaten schlechte Ergebnisse.

War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

Danke für Ihr Feedback!

Abschnitt 3. Kapitel 4

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2. Ein Perzeptron ist:

3. Die Hauptaufgabe der Rückwärtspropagation ist:

4. Skalierung von Trainingsdaten:

5. Der Trainingsprozess eines neuronalen Netzes umfasst hauptsächlich:

6. TensorFlow und PyTorch sind:

7. Wann sollten traditionelle Machine-Learning-Modelle anstelle von neuronalen Netzen gewählt werden?

8. Convolutional Neural Networks (CNNs) werden hauptsächlich verwendet für:

9. Recurrent Neural Networks (RNNs) eignen sich am besten für:

10. Welcher der folgenden Punkte ist KEIN Vorteil der Verwendung von neuronalen Netzen?

11. Welche Funktion übernimmt eine Aktivierungsfunktion in einem Neuron?

12. Welche Phase beinhaltet die Berechnung des Verlusts und anschließend die Anpassung der Gewichte rückwärts durch die Schichten?

13. Im Kontext von neuronalen Netzwerken bezeichnet "Epochen":

14. Ein überangepasstes neuronales Netzwerk:

Ein Neuron in einem neuronalen Netzwerk:

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Überträgt elektrische Signale.

Empfängt Eingaben und erzeugt darauf basierend eine Ausgabe.

Kann ohne jegliche Eingabe lernen.

Existiert nur in biologischen Systemen.

Ein Perzeptron ist:

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Ein neuronales Netzwerk mit einer einzigen Schicht.

Ein anderer Name für Neuron.

Eine Art Aktivierungsfunktion.

Eine Cloud-Speicherlösung.

Die Hauptaufgabe der Rückwärtspropagation ist:

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Vorhersage der nächsten Sequenz in den Daten.

Anpassung der Gewichte im neuronalen Netzwerk basierend auf Fehlern.

Herausfiltern von Störungen aus dem Eingang.

Speichern der Ergebnisse der Vorwärtspropagation.

Skalierung von Trainingsdaten:

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Macht die Daten unlesbar.

Kann die Geschwindigkeit und Genauigkeit beim Training von neuronalen Netzen verbessern.

Ist nur für traditionelle Machine-Learning-Modelle notwendig.

Fügt den Daten mehr Rauschen hinzu.

Der Trainingsprozess eines neuronalen Netzes umfasst hauptsächlich:

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Zufälliges Setzen aller Gewichte und Biases.

Vermeidung des Einsatzes von Aktivierungsfunktionen.

Iterative Anpassung der Gewichte zur Minimierung des Fehlers.

Nur die Verwendung der Vorwärtsausbreitung.

TensorFlow und PyTorch sind:

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Bibliotheken/Frameworks für Deep Learning.

Arten von Aktivierungsfunktionen.

Methoden der Rückwärtsausbreitung.

Spezifische Typen von neuronalen Netzen.

Wann sollten traditionelle Machine-Learning-Modelle anstelle von neuronalen Netzen gewählt werden?

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Bei der Verarbeitung von Bilderkennung.

Bei kleinen Datensätzen und einfachen Mustern.

Nur bei Aufgaben, die Sequenzvorhersagen erfordern.

Convolutional Neural Networks (CNNs) werden hauptsächlich verwendet für:

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Textdaten ohne Sequenz.

Tabellendaten.

Nur eindimensionale Daten.

Bilddaten.

Recurrent Neural Networks (RNNs) eignen sich am besten für:

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Bildklassifikation.

Analyse von Tabellendaten.

Sequenzielle Daten wie Zeitreihen oder Text.

Statische Daten ohne Reihenfolge.

Welcher der folgenden Punkte ist KEIN Vorteil der Verwendung von neuronalen Netzen?

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Kann komplexe Muster erkennen.

Kann große Datensätze verarbeiten.

Liefert immer interpretierbare Ergebnisse.

Welche Funktion übernimmt eine Aktivierungsfunktion in einem Neuron?

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Hilft bei der Datenspeicherung.

Unterstützt die Rückwärtsausbreitung.

Führt Flexibilität in das Modell ein.

Reduziert die Anzahl der Parameter.

Welche Phase beinhaltet die Berechnung des Verlusts und anschließend die Anpassung der Gewichte rückwärts durch die Schichten?

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Initialisierung

Regularisierung

Rückwärtsausbreitung

Vorwärtsausbreitung

Im Kontext von neuronalen Netzwerken bezeichnet "Epochen":

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Die maximale Tiefe eines Netzwerks.

Die Anzahl der Neuronen.

Die Anzahl der Durchläufe, in denen der gesamte Datensatz durch das Netzwerk geleitet wird.

Die Lernrate eines Netzwerks.

Ein überangepasstes neuronales Netzwerk:

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Erzielt sehr gute Ergebnisse auf den Trainingsdaten, aber schlechte Ergebnisse auf neuen, unbekannten Daten.

Erzielt sowohl auf Trainings- als auch auf Testdaten schlechte Ergebnisse.

Erzielt auf unbekannten Daten gute, aber auf den Trainingsdaten schlechte Ergebnisse.

War alles klar?

Wie können wir es verbessern?

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