Глубокое обучение ответы на тесты Синергия/МТИ

Скачать тест: Глубокое обучение.фит_БАК ответы на тесты Синергия МТИ.pdf

1. Что такое глубокое обучение?

2. Какой алгоритм является основой глубокого обучения?

3. В чем основное отличие глубокого обучения от традиционного машинного обучения?

4. Какая архитектура нейронных сетей наиболее известна в глубоком обучении?

5. Что такое функция активации в нейронных сетях?

6. Для чего используется функция Softmax?

7. Что такое переобучение (overfitting)?

8. Как можно бороться с переобучением?

9. Что такое обратное распространение ошибки (backpropagation)?

10. Какая функция активации чаще всего используется в скрытых слоях?

11. Какой алгоритм оптимизации чаще всего используется в глубоком обучении?

12. Что такое learning rate?

13. Что такое эпоха (epoch) в обучении нейронной сети?

14. Что такое батч (batch) в глубоком обучении?

15. Какой тип данных лучше всего обрабатывается рекуррентными нейронными сетями (RNN)?

16. Что такое dropout в нейронных сетях?

17. Какая библиотека чаще всего используется для глубокого обучения?

18. Что такое автоэнкодер (autoencoder)?

19. Что такое «vanishing gradient» проблема?

20. Какая архитектура используется для обработки изображений?

21. Что такое Fully-Connected Neural Network (FCNN)?

22. Как называется простейшая архитектура многослойной нейронной сети?

23. Сколько скрытых слоев в «неглубокой» нейронной сети?

24. Какой тип задач решает MLP?

25. Какой алгоритм обучения используется в MLP?

26. Что такое веса в нейронной сети?

27. Что такое bias (смещение) в нейронной сети?

28. Какой метод инициализации весов чаще всего используется?

29. Какая loss-функция используется для бинарной классификации?

30. Какая loss-функция используется для регрессии?

31. Что такое batch normalization?

32. Какой метод регуляризации используется в нейронных сетях?

33. Что такое early stopping?

34. Какой оптимизатор часто используется в MLP?

35. Что такое гиперпараметры нейронной сети?

36. Как можно подбирать гиперпараметры?

37. Что такое «проблема исчезающих градиентов» в MLP?

38. Как можно решить проблему исчезающих градиентов?

39. Какая функция активации НЕ используется в выходном слое для регрессии?

40. Почему MLP плохо работает с изображениями?

41. Какая библиотека разработана Google для глубокого обучения?

42. Какая библиотека является высокоуровневой оберткой над TensorFlow?

43. Какая библиотека больше подходит для исследований и быстрого прототипирования?

44. Какой фреймворк использует динамические графы вычислений?

45. Какая библиотека устарела и больше не поддерживается?

46. Какой язык программирования используется в TensorFlow/PyTorch?

47. Что такое CUDA в контексте глубокого обучения?

48. Какая библиотека используется для обработки естественного языка (NLP)?

49. Какой инструмент позволяет визуализировать архитектуру нейронной сети?

50. Какой формат данных используется для хранения обученных моделей в TensorFlow?

51. Как загрузить предобученную модель в PyTorch?

52. Какая библиотека используется для компьютерного зрения?

53. Какой фреймворк разработан Facebook?

54. Какой инструмент позволяет развернуть модель в production?

55. Какой API Keras используется для создания моделей?

56. Какой метод используется для обработки текста в нейронных сетях?

57. Какая библиотека позволяет работать с графами знаний?

58. Какой формат используется для описания архитектуры нейронной сети в Keras?

59. Какой инструмент позволяет ускорить обучение модели на нескольких GPU?