Глубокое обучение Синергия МТИ МосАП I Ответы на тесты

Скачать тест: Глубокое обучение.фит_БАК(2-2) Синергия Ответы МТИ Тесты.pdf

1. Что такое «Gated Recurrent Unit (GRU)» в глубоком обучении?

2. В чем основное отличие между «глубоким обучением» и «машинным обучением»?

3. Что делает «уменьшение размерности» в глубоком обучении?

4. Что такое «встраивание слов» в глубоком обучении?

5. Для чего используются «сети глубоких убеждений»?

6. Что такое «адверсарное обучение» в глубоком обучении?

7. В чем основное преимущество использования функции «ReLU» вместо «сигмоидных» функций?

8. Какова основная цель «глубокого обучения с подкреплением»?

9. Что означает «обучение от начала до конца» в глубоком обучении?

10. Что такое «нормализация признаков» в глубоком обучении?

11. Что такое «ансамблевое обучение» в глубоком обучении?

12. Какую роль играет «дропаут» в модели глубокого обучения?

13. Что такое «обратное распространение ошибки» в глубоком обучении?

14. Для чего используется «функция потерь» в глубоком обучении?

15. Что включает в себя «тонкая настройка» модели глубокого обучения?

16. Для чего используется «нормализация пакетов» в глубоком обучении?

17. Что такое «эпоха» в обучении глубокого обучения?

18. Для чего в основном используются «сверточные слои» в глубоком обучении?

19. Для чего используется «функция активации» в глубоком обучении?

20. Для чего обычно используется «перенос обучения» в глубоком обучении?

21. Что такое «обучение без учителя с предварительной подготовкой» в глубоком обучении?

22. Для чего обычно используется «увеличение данных» в глубоком обучении?

23. Какое основное преимущество глубокого обучения перед традиционными алгоритмами?

24. Что такое проблема «исчезающего градиента» в глубоком обучении?

25. Какой тип задачи представляет собой «генерация изображений» в глубоком обучении?

26. Что обычно включает в себя «тонкая настройка» в глубоком обучении?

27. Что такое «инженерия признаков» в глубоком обучении?

28. Что делает «стохастический градиентный спуск» в глубоком обучении?

29. Для чего используется «рекуррентная нейронная сеть» в глубоком обучении?

30. Что такое «обнаружение аномалий» в глубоком обучении?

31. Для чего особенно эффективно глубокое обучение?

32. Почему в глубоком обучении часто используются GPU?

33. Для чего используется «макс-пулинг» в сверточной нейронной сети?

34. Что делает «полносвязный слой» в нейронной сети?

35. Что такое «переобучение модели» в глубоком обучении?

36. Для чего используется «глубокий автокодировщик»?

37. Что такое «обрезка градиента» в глубоком обучении?

38. Для чего используется «ранняя остановка» в глубоком обучении?

39. Что такое «кросс-валидация» в контексте обучения моделей глубокого обучения?

40. Что означает «тонкозернистая классификация» в глубоком обучении?