Биологический нейрон и его модель

1.

1 point

Как поступает информация в нейрон?

через тело нейрона

через ядро

через аксоны

через дендриты

2.

1 point

С какими числами работает нейронная сеть?

с действительными.

с любыми.

с целыми.

с рациональными.

3.

1 point

Какие функции допустимы для задания нейрона?

signx

kx+b

tanh (- βx)

b/x

4.

1 point

Какого из 4-х советчиков мы будем слушать с максимальным вниманием, если для каждого из них оно характеризуется следующими величинами:

0.6

1

-0.6

-2

5.

1 point

Какие из следующих функций представимы в виде одного нейрона?

(X v Y) & (-X v -Y) v Z

- [(X -> Y ) & (Y -> X)] -> Z v X

X & Y & Z

X v Y v Z

6.

1 point

Может ли нейрон выучить XOR?

Нет, т.к. система неравенств для XOR несовместна.

Да, достаточно использовать несколько нейронов.

Нет, т.к. слишком большая арность функции.

Да, достаточно представить XOR в виде (X1 & -X2) v (x2 & -x1)

7.

1 point

Какое минимальное количество нейронов должно быть в нейронной сети для реализации функции [(X -> Y) & (Y -> X)] v [(X -> Z) & (Z -> X)]?

1

3

2

4

8.

1 point

Укажите верные коэффициенты для стрелки Пирса:

(1, 1, 1)

(1, -1, 1)

(-1, -1, -1)

(1, 1, -1)

9.

1 point

Когда нейрон перестает обучаться?

Когда направление обучения > 0.

Когда он получил хотя бы один верный совет (dxi > 0).

Когда направление обучения d = 0.

Когда доверие к какому-либо советчику падает.

10.

1 point

Пусть входной вектор нейрона (1, -1, -1, 1, -1). Соответствующие его компонентам Wi = (1; 0.7; 0.3; -1; 0.5). Используемая функция: sign. Посчитать его выход.

-1

1

-2,5

-1,5