Quiz: Grunnleggende om Nevrale Nettverk

1. Et nevron i et nevralt nettverk gjør vanligvis:

2. En perseptron er:

3. Hovedrollen til bakoverpropagering er:

4. Skalering av treningsdata:

5. Prosessen med å trene et nevralt nettverk innebærer hovedsakelig:

6. TensorFlow og PyTorch er:

7. Når bør du velge tradisjonelle maskinlæringsmodeller fremfor nevrale nettverk?

8. Konvolusjonsnevrale nettverk (CNN) brukes primært til:

9. Rekurrente nevrale nettverk (RNN) egner seg best for:

10. Hvilket av følgende er IKKE en fordel ved bruk av nevrale nettverk?

11. Hvilken rolle har en aktiveringsfunksjon i en nevron?

12. Hvilken fase innebærer å beregne tapet og deretter justere vektene bakover gjennom lagene?

13. I sammenheng med nevrale nettverk refererer epoker til:

14. Et overtilpasset nevralt nettverk:

Et nevron i et nevralt nettverk gjør vanligvis:

Select the correct answer

Overfører elektriske signaler.

Mottar input og produserer en output basert på disse.

Kan lære uten noen input.

Eksisterer kun i biologiske systemer.

En perseptron er:

Select the correct answer

Et nevralt nettverk med ett enkelt lag.

Et annet navn for nevron.

En type aktiveringsfunksjon.

En skylagringsløsning.

Hovedrollen til bakoverpropagering er:

Select the correct answer

Å forutsi neste sekvens i data.

Å justere vektene i det nevrale nettverket basert på feil.

Å filtrere ut støy fra input.

Å lagre resultatene fra fremoverpropagering.

Skalering av treningsdata:

Select the correct answer

Gjør dataene uleselige.

Kan bidra til å forbedre hastighet og nøyaktighet ved trening av nevrale nettverk.

Er kun nødvendig for tradisjonelle maskinlæringsmodeller.

Innfører mer støy i dataene.

Prosessen med å trene et nevralt nettverk innebærer hovedsakelig:

Select the correct answer

Tilfeldig innstilling av alle vekter og bias.

Å unngå bruk av aktiveringsfunksjoner.

Iterativ justering av vekter for å minimere feil.

Kun bruk av fremoverpropagering.

TensorFlow og PyTorch er:

Select the correct answer

Biblioteker/rammeverk for dyp læring.

Typer aktiveringsfunksjoner.

Metoder for bakoverpropagering.

Spesifikke typer nevrale nettverk.

Når bør du velge tradisjonelle maskinlæringsmodeller fremfor nevrale nettverk?

Select the correct answer

Ved arbeid med bildegjenkjenning.

Når du har små datasett og enklere mønstre.

Kun i oppgaver som krever sekvensielle prediksjoner.

Konvolusjonsnevrale nettverk (CNN) brukes primært til:

Select the correct answer

Tekstdata uten sekvens.

Tabulære data.

Kun endimensjonale data.

Bildedata.

Rekurrente nevrale nettverk (RNN) egner seg best for:

Select the correct answer

Bildeklassifisering.

Analyse av tabulære data.

Sekvensielle data som tidsserier eller tekst.

Statisk data uten rekkefølge.

Hvilket av følgende er IKKE en fordel ved bruk av nevrale nettverk?

Select the correct answer

Kan gjenkjenne komplekse mønstre.

Kan håndtere store datasett.

Gir alltid tolkbare resultater.

Hvilken rolle har en aktiveringsfunksjon i en nevron?

Select the correct answer

Bidrar til lagring av data.

Assisterer i bakoverpropagering.

Innfører fleksibilitet i modellen.

Reduserer antall parametere.

Hvilken fase innebærer å beregne tapet og deretter justere vektene bakover gjennom lagene?

Select the correct answer

Initialization

Regularization

Backward Propagation

Forward Propagation

I sammenheng med nevrale nettverk refererer epoker til:

Select the correct answer

Den maksimale dybden til et nettverk.

Antall nevroner.

Antall ganger hele datasettet kjøres gjennom nettverket.

Læringsraten til et nettverk.

Et overtilpasset nevralt nettverk:

Select the correct answer

Presterer svært godt på treningsdata, men dårlig på nye, ukjente data.

Presterer dårlig på både trenings- og testdata.

Presterer godt på ukjente data, men dårlig på treningsdata.

Alt var klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 3. Kapittel 4

Spør AI

Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår

Awesome!

Completion rate improved to 4

Quiz: Grunnleggende om Nevrale Nettverk

Sveip for å vise menyen

1. Et nevron i et nevralt nettverk gjør vanligvis:

2. En perseptron er:

3. Hovedrollen til bakoverpropagering er:

4. Skalering av treningsdata:

5. Prosessen med å trene et nevralt nettverk innebærer hovedsakelig:

6. TensorFlow og PyTorch er:

7. Når bør du velge tradisjonelle maskinlæringsmodeller fremfor nevrale nettverk?

8. Konvolusjonsnevrale nettverk (CNN) brukes primært til:

9. Rekurrente nevrale nettverk (RNN) egner seg best for:

10. Hvilket av følgende er IKKE en fordel ved bruk av nevrale nettverk?

11. Hvilken rolle har en aktiveringsfunksjon i en nevron?

12. Hvilken fase innebærer å beregne tapet og deretter justere vektene bakover gjennom lagene?

13. I sammenheng med nevrale nettverk refererer epoker til:

14. Et overtilpasset nevralt nettverk:

Et nevron i et nevralt nettverk gjør vanligvis:

Select the correct answer

Overfører elektriske signaler.

Mottar input og produserer en output basert på disse.

Kan lære uten noen input.

Eksisterer kun i biologiske systemer.

En perseptron er:

Select the correct answer

Et nevralt nettverk med ett enkelt lag.

Et annet navn for nevron.

En type aktiveringsfunksjon.

En skylagringsløsning.

Hovedrollen til bakoverpropagering er:

Select the correct answer

Å forutsi neste sekvens i data.

Å justere vektene i det nevrale nettverket basert på feil.

Å filtrere ut støy fra input.

Å lagre resultatene fra fremoverpropagering.

Skalering av treningsdata:

Select the correct answer

Gjør dataene uleselige.

Kan bidra til å forbedre hastighet og nøyaktighet ved trening av nevrale nettverk.

Er kun nødvendig for tradisjonelle maskinlæringsmodeller.

Innfører mer støy i dataene.

Prosessen med å trene et nevralt nettverk innebærer hovedsakelig:

Select the correct answer

Tilfeldig innstilling av alle vekter og bias.

Å unngå bruk av aktiveringsfunksjoner.

Iterativ justering av vekter for å minimere feil.

Kun bruk av fremoverpropagering.

TensorFlow og PyTorch er:

Select the correct answer

Biblioteker/rammeverk for dyp læring.

Typer aktiveringsfunksjoner.

Metoder for bakoverpropagering.

Spesifikke typer nevrale nettverk.

Når bør du velge tradisjonelle maskinlæringsmodeller fremfor nevrale nettverk?

Select the correct answer

Ved arbeid med bildegjenkjenning.

Når du har små datasett og enklere mønstre.

Kun i oppgaver som krever sekvensielle prediksjoner.

Konvolusjonsnevrale nettverk (CNN) brukes primært til:

Select the correct answer

Tekstdata uten sekvens.

Tabulære data.

Kun endimensjonale data.

Bildedata.

Rekurrente nevrale nettverk (RNN) egner seg best for:

Select the correct answer

Bildeklassifisering.

Analyse av tabulære data.

Sekvensielle data som tidsserier eller tekst.

Statisk data uten rekkefølge.

Hvilket av følgende er IKKE en fordel ved bruk av nevrale nettverk?

Select the correct answer

Kan gjenkjenne komplekse mønstre.

Kan håndtere store datasett.

Gir alltid tolkbare resultater.

Hvilken rolle har en aktiveringsfunksjon i en nevron?

Select the correct answer

Bidrar til lagring av data.

Assisterer i bakoverpropagering.

Innfører fleksibilitet i modellen.

Reduserer antall parametere.

Hvilken fase innebærer å beregne tapet og deretter justere vektene bakover gjennom lagene?

Select the correct answer

Initialization

Regularization

Backward Propagation

Forward Propagation

I sammenheng med nevrale nettverk refererer epoker til:

Select the correct answer

Den maksimale dybden til et nettverk.

Antall nevroner.

Antall ganger hele datasettet kjøres gjennom nettverket.

Læringsraten til et nettverk.

Et overtilpasset nevralt nettverk:

Select the correct answer

Presterer svært godt på treningsdata, men dårlig på nye, ukjente data.

Presterer dårlig på både trenings- og testdata.

Presterer godt på ukjente data, men dårlig på treningsdata.

Alt var klart?

Hvordan kan vi forbedre det?

Takk for tilbakemeldingene dine!

Seksjon 3. Kapittel 4