Egzamin AGiSN

1. Narysuj i opisz schemat działania algorytmu genetycznego.

2. Opisz selekcję metodą ruletki i metodą rankingową wykazując różnice pomiędzy tymi metodami.

3. Zakoduj binarnie genotyp osobnika o fenotypie [x₁ = 2,6; x₂ = 8,1] przy założeniu, że poszukiwane wartości parametrów zadania zawierają się w przedziałach 2,2 ≤ x₁ ≤ 2,9; 7,8 ≤ x₂ ≤ 8,5 i wykorzystaniu 3 bitów do kodowania każdego parametru. Podaj wzory dekodowania genotypu.

4. Wartości funkcji przystosowania poszczególnych osobników populacji wynoszą: x₁ = 1, x₂ = 8, x₃ = 3, x₄ = 5, x₅ = 18. Oblicz prawdopodobieństwo wyboru poszczególnych osobników w przypadku selekcji metodą ruletki i metodą rankingową liniową.

5. Narysuj i opisz model (modele) sztucznego neuronu i opisz jego (ich) działanie.

6. Przedstaw i scharakteryzuj podstawowe struktury oraz metody uczenia sieci neuronowych.

7. Wyjaśnij pojęcie „współczynnik uczenia sieci neuronowej” oraz wymień i scharakteryzuj strategie jego doboru.

8. Wyjaśnij pojęcia: zbiór uczący, zbiór weryfikujący, zbiór testujący sieć neuronową. Wyjaśnij celowość ich stosowania w procesie uczenia sieci neuronowej.

9. Wymień i scharakteryzuj poszczególne tryby działania sieci neuronowej.

10. Przedstaw i scharakteryzuj stosowane funkcje aktywacji neuronu.

11. Wyjaśnij, w jakich sytuacjach i dlaczego używa się sieci neuronowych wielowarstwowych.

12. Wyjaśnij zjawisko przeuczenia i niedouczenia sieci neuronowej.