Pytania kontrolne z problematyki sztucznych sieci neuronowych.

1. Z jakich elementów składa się podstawowy model sztucznego neuronu.

a) z synaps, ciała komórki i aksonu

b) z sygnałów wejściowych, przetwornika sygnałowego i sygnału wyjściowego

c) z sygnałów wejściowych mnożonych przez współczynniki wagowe, bloku sumacyjnego, bloku aktywacji i sygnału wyjściowego

d) nie wiem

2. Jakie zjawiska zachodzące w neuronach biologicznych zostały pominięte w sztucznych neuronach.

a) właściwości i procesy dynamiczne związane z modulacją częstotliwości i demodulacją sygnałów wejściowych oraz opóźnieniami w neurytach i połączeniach synaptycznych

b) ograniczanie amplitudy sygnałów wejściowych i wyjściowych ze sztucznego neuronu

c) ograniczenie ilości sygnałów wejściowych wchodzących do neuronu, przy jednym sygnale wyjściowym wychodzącym z neuronu

d) nie wiem

3. Z jakich elementów składa się dwuwarstwowy perceptron prosty

a); 1) - z warstwy wejściowej, w której każdy z elementów jest połączony z każdym neuronem z warstwy wyjściowej, 2) - żaden z neuronów należący do jednej z warstw nie ma połączeń z neuronami tej samej warstwy.3) - żaden z neuronów nie ma połączeń między swoim wyjściem,

a swoim wejściem, 4) - żaden z neuronów warstwy wyjściowej nie jest połączony z żadnym wejściem neuronów warstwy wejściowej.

b) Warunek 1, 3, 4 jest spełniony, natomiast istnieją połączenia pomiędzy niektórymi neuronami tej samej warstwy.

c) Warunek 1,2 i 3 jest spełniony natomiast istnieją połączenia pomiędzy wyjściami warstwy wyjściowej i wejściami warstwy wejściowej.

d) nie wiem

4. Działanie jakiego elementu logicznego (operacji logicznej) nie może być zrealizowane przez dwuwarstwowy perceptron lub dwuwarstwową sieć liniową typu MADALINE.

a) koniunkcji (and, „i”) i jej negacji

b) alternatywy (or, „lub”) i jej negacji

c) dysjunkcji (xor, „wyłącznie lub”) i jej negacji

d) nie wiem

5. Czy proces autoasocjacji dla sztucznych sieci neuronowych SSN polega na :

a) odwzorowaniu przez sieć innego obrazu na wyjściu niż podany na jego wejście

b) rekonstrukcji na wyjściu sieci oryginalnego obrazu z niekompletnego i zakłóconego obrazu wejściowego

c) obraz podany na wejście sieci ma być zaliczony do odpowiedniego zbioru (klasy) zbiorów, np. odróżnianie zbioru liter od zbioru cyfr .

d) nie wiem

6. Jakie problemy mogą rozwiązywać jednokierunkowe sztuczne sieci neuronowe typu wielowarstwowego perceptronu lub wielowarstwowej sieci MADALINE

a) klasyfikacji obrazów

b) kodowania obrazów

c) diagnostyki statycznych stanów awaryjnych w urządzeniach technicznych

d) nie wiem

7. Które z poniższych stwierdzeń jest prawdziwe.

a) w uczeniu nadzorowanym, każdemu obrazowi wejściowemu (wektorowi wejściowemu) ze zbioru wektorów uczących , odpowiada z góry przez nas narzucony obraz ze zbioru uczących wektorów wyjściowych, a proces uczenia polega na takiej zmianie wag, aby osiągnąć pełną zgodność pomiędzy każdą z wybranych przez nas a priori par wektorów z obu zbiorów.

b) w uczeniu nadzorowanym każdemu, dowolnemu obrazowi wejściowemu (wektorowi wejściowemu) , odpowiada tylko jeden narzucony przez nas z góry obraz wyjściowy, a proces uczenia polega na takiej zmianie wag, aby każdemu z obrazów wejściowych odpowiadał jeden i tylko jeden obraz wyjściowy z tego zbioru.

c) w uczeniu nienadzorowanym nie używa się metody wstecznej propagacji błędu

d) nie wiem

8. Na czym polega związek pomiędzy odruchem warunkowym w doświadczeniu Pawłowa,

a regułą Hebba, Oja lub Grossberga w SSN .

a) na uwzględnieniu założenia, że waga połączenia pomiędzy dwoma sztucznymi neuronami będzie wzrastać przy wzroście aktywacji obu neuronów, spowodowanych jednoczesnym występowaniu bodźców.

b) na przyjęciu modelu połączenia, w którym jego waga zależy jedynie od stanu aktywacji jednego z połączonych między sobą neuronów

c) na założeniu, że waga połączenia pomiędzy neuronami nie zależy od aktywacji neuronów lecz od jej wielkości początkowej

d) nie wiem

9, Podstawowe cechy sieci Hopfielda.

a) Wyjście każdego elementu (sztucznego neuronu) sieci jest połączone z wejściem każdego innego elementu. Wyjście żadnego z elementów sieci nie jest połączone ze swoim wejściem.

(w_ii =0)

b) Wagi połączeń pomiędzy dwoma wybranymi elementami sieci muszą być jednakowe. To znaczy w_ij = w_ji.

c) Możliwość rozpoznawania niekompletnych i zniekształconych obrazów wejściowych

d) nie wiem

10. Zastosowania SSN w nauce i technice.

a) autoasocjacja

b) heteroasocjacja

c) klasyfikacja

d) predykcja ( przewidywanie zachowań układów dynamicznych)

e) filtracja sygnałów i obrazów

f) tworzenie nowych pojęć

g) rozpoznawanie wspólnych cech przedstawianych SSN sygnałów wejściowych

UWAGA! W pytaniach 1 - 5 tylko jedna z czterech odpowiedzi jest poprawna. W pytaniach

6 - 10 ilość poprawnych odpowiedzi może być różna, więc osoba odpowiadająca na te pytania powinna podkreślić wszystkie poprawne odpowiedzi.

1 - c; 2 - a; 3 - a; 4 - c; 5 - b; 6 - a,b,c; 7 - a,c; 8 - a; 9 - a,b,c; 10 - a,b,c,d,e,g;

---