Quiz: Grundläggande om Neurala Nätverk

1. En neuron i ett neuralt nätverk gör vanligtvis:

2. En perceptron är:

3. Den primära rollen för bakåtriktad spridning är:

4. Skalning av träningsdata:

5. Processen att träna ett neuralt nätverk innebär främst:

6. TensorFlow och PyTorch är:

7. När bör traditionella maskininlärningsmodeller väljas framför neurala nätverk?

8. Konvolutionella neurala nätverk (CNN) används främst för:

9. Rekurrenta neurala nätverk (RNN) lämpar sig bäst för:

10. Vilket av följande är INTE en fördel med att använda neurala nätverk?

11. Vilken roll har en aktiveringsfunktion i en neuron?

12. Vilken fas innebär att beräkna förlusten och sedan justera vikterna bakåt genom lagren?

13. I samband med neurala nätverk avser epoker:

14. Ett överanpassat neuralt nätverk:

En neuron i ett neuralt nätverk gör vanligtvis:

Select the correct answer

Överför elektriska signaler.

Tar emot indata och producerar ett utdata baserat på dessa.

Kan lära sig utan någon indata.

Existerar endast i biologiska system.

En perceptron är:

Select the correct answer

Ett neuralt nätverk med ett enda lager.

Ett annat namn för neuron.

En typ av aktiveringsfunktion.

En molnlagringslösning.

Den primära rollen för bakåtriktad spridning är:

Select the correct answer

Förutsäga nästa sekvens i data.

Justera vikter i det neurala nätverket baserat på fel.

Filtrera bort brus från indata.

Lagra resultaten från framåtriktad spridning.

Skalning av träningsdata:

Select the correct answer

Gör data oläslig.

Kan bidra till att förbättra hastighet och noggrannhet vid träning av neurala nätverk.

Är endast nödvändigt för traditionella maskininlärningsmodeller.

Introducerar mer brus i datan.

Processen att träna ett neuralt nätverk innebär främst:

Select the correct answer

Att slumpmässigt sätta alla vikter och bias.

Att undvika användning av aktiveringsfunktioner.

Att iterativt justera vikter för att minimera fel.

Att endast använda framåtriktad propagiering.

TensorFlow och PyTorch är:

Select the correct answer

Bibliotek/ramverk för djupinlärning.

Typer av aktiveringsfunktioner.

Metoder för bakåtriktad propagiering.

Specifika typer av neurala nätverk.

När bör traditionella maskininlärningsmodeller väljas framför neurala nätverk?

Select the correct answer

Vid bildigenkänning.

När du har små datamängder och enklare mönster.

Endast vid uppgifter som kräver sekvensprediktioner.

Konvolutionella neurala nätverk (CNN) används främst för:

Select the correct answer

Textdata utan sekvens.

Tabulär data.

Endast endimensionell data.

Bilddata.

Rekurrenta neurala nätverk (RNN) lämpar sig bäst för:

Select the correct answer

Bildklassificering.

Analys av tabulär data.

Sekventiell data såsom tidsserier eller text.

Statisk data utan någon ordning.

Vilket av följande är INTE en fördel med att använda neurala nätverk?

Select the correct answer

Kan känna igen komplexa mönster.

Kan hantera stora datamängder.

Ger alltid tolkbara resultat.

Vilken roll har en aktiveringsfunktion i en neuron?

Select the correct answer

Hjälper till att lagra data.

Underlättar bakåtriktad spridning.

Tillför flexibilitet till modellen.

Minskar antalet parametrar.

Vilken fas innebär att beräkna förlusten och sedan justera vikterna bakåt genom lagren?

Select the correct answer

Initialization

Regularization

Backward Propagation

Forward Propagation

I samband med neurala nätverk avser epoker:

Select the correct answer

Det maximala djupet av ett nätverk.

Antalet neuroner.

Antalet gånger hela datamängden passerar genom nätverket.

Inlärningshastigheten för ett nätverk.

Ett överanpassat neuralt nätverk:

Select the correct answer

Presterar mycket bra på träningsdata men dåligt på ny, osedd data.

Presterar dåligt på både tränings- och testdata.

Presterar bra på osedd data men dåligt på träningsdata.

Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 3. Kapitel 4

Fråga AI

Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal

Awesome!

Completion rate improved to 4

Quiz: Grundläggande om Neurala Nätverk

Svep för att visa menyn

1. En neuron i ett neuralt nätverk gör vanligtvis:

2. En perceptron är:

3. Den primära rollen för bakåtriktad spridning är:

4. Skalning av träningsdata:

5. Processen att träna ett neuralt nätverk innebär främst:

6. TensorFlow och PyTorch är:

7. När bör traditionella maskininlärningsmodeller väljas framför neurala nätverk?

8. Konvolutionella neurala nätverk (CNN) används främst för:

9. Rekurrenta neurala nätverk (RNN) lämpar sig bäst för:

10. Vilket av följande är INTE en fördel med att använda neurala nätverk?

11. Vilken roll har en aktiveringsfunktion i en neuron?

12. Vilken fas innebär att beräkna förlusten och sedan justera vikterna bakåt genom lagren?

13. I samband med neurala nätverk avser epoker:

14. Ett överanpassat neuralt nätverk:

En neuron i ett neuralt nätverk gör vanligtvis:

Select the correct answer

Överför elektriska signaler.

Tar emot indata och producerar ett utdata baserat på dessa.

Kan lära sig utan någon indata.

Existerar endast i biologiska system.

En perceptron är:

Select the correct answer

Ett neuralt nätverk med ett enda lager.

Ett annat namn för neuron.

En typ av aktiveringsfunktion.

En molnlagringslösning.

Den primära rollen för bakåtriktad spridning är:

Select the correct answer

Förutsäga nästa sekvens i data.

Justera vikter i det neurala nätverket baserat på fel.

Filtrera bort brus från indata.

Lagra resultaten från framåtriktad spridning.

Skalning av träningsdata:

Select the correct answer

Gör data oläslig.

Kan bidra till att förbättra hastighet och noggrannhet vid träning av neurala nätverk.

Är endast nödvändigt för traditionella maskininlärningsmodeller.

Introducerar mer brus i datan.

Processen att träna ett neuralt nätverk innebär främst:

Select the correct answer

Att slumpmässigt sätta alla vikter och bias.

Att undvika användning av aktiveringsfunktioner.

Att iterativt justera vikter för att minimera fel.

Att endast använda framåtriktad propagiering.

TensorFlow och PyTorch är:

Select the correct answer

Bibliotek/ramverk för djupinlärning.

Typer av aktiveringsfunktioner.

Metoder för bakåtriktad propagiering.

Specifika typer av neurala nätverk.

När bör traditionella maskininlärningsmodeller väljas framför neurala nätverk?

Select the correct answer

Vid bildigenkänning.

När du har små datamängder och enklare mönster.

Endast vid uppgifter som kräver sekvensprediktioner.

Konvolutionella neurala nätverk (CNN) används främst för:

Select the correct answer

Textdata utan sekvens.

Tabulär data.

Endast endimensionell data.

Bilddata.

Rekurrenta neurala nätverk (RNN) lämpar sig bäst för:

Select the correct answer

Bildklassificering.

Analys av tabulär data.

Sekventiell data såsom tidsserier eller text.

Statisk data utan någon ordning.

Vilket av följande är INTE en fördel med att använda neurala nätverk?

Select the correct answer

Kan känna igen komplexa mönster.

Kan hantera stora datamängder.

Ger alltid tolkbara resultat.

Vilken roll har en aktiveringsfunktion i en neuron?

Select the correct answer

Hjälper till att lagra data.

Underlättar bakåtriktad spridning.

Tillför flexibilitet till modellen.

Minskar antalet parametrar.

Vilken fas innebär att beräkna förlusten och sedan justera vikterna bakåt genom lagren?

Select the correct answer

Initialization

Regularization

Backward Propagation

Forward Propagation

I samband med neurala nätverk avser epoker:

Select the correct answer

Det maximala djupet av ett nätverk.

Antalet neuroner.

Antalet gånger hela datamängden passerar genom nätverket.

Inlärningshastigheten för ett nätverk.

Ett överanpassat neuralt nätverk:

Select the correct answer

Presterar mycket bra på träningsdata men dåligt på ny, osedd data.

Presterar dåligt på både tränings- och testdata.

Presterar bra på osedd data men dåligt på träningsdata.

Var allt tydligt?

Hur kan vi förbättra det?

Tack för dina kommentarer!

Avsnitt 3. Kapitel 4