Главная / Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе

Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе - ответы на тесты Интуит

В этом курсе лекций, прочитанном авторами в Финансово-Аналитическом Колледже МИФИ, мы знакомим читателя с основами нейросетевой обработки данных и примерами типовых применений, преимущественно в области финансов и бизнеса.

Список вопросов:

# В какой области можно применять нейронные системы?
# Как называется период, в течение которого нейрон не может активироваться?
# Как называется память, способная восстанавливать полную информацию по ее достаточной части?
# На какой компьютерной обработке символьной информации основана концепция "безбумажного офиса"?
# Из чего состоят нейроны мозга?
# Воздействие электрического импульса может быть…
# Какая область мозга отвечает за зрительное восприятие?
# Какую размерность имеют машинные слова современных процессоров?
# Что такое дендрит?
# Сколько синаптических связей может создать один нейрон?
# Как называется компенсаторная способность мозга?
# Обработка образной информации является…
# Внутриклеточное пространство нейрона имеет…
# Какие отделы управляют нейрошасси?
# К каким системам можно отнести нейрокомпьютеры?
# Назовите основную задачу нейрокомпьютеров
# Под воздействием электрического импульса специальные химические вещества выделяются…
# Какие нейроны управляют мышцами, стенками сосудов?
# Назовите основные характеристики нейрокомпьютеров
# Что такое нейромедиаторы?
# Сенсорные нейронные системы обеспечивают…
# Каким образом эволюционируются компьютеры?
# Скорость электрических импульсов, распространяющихся по ветвлениям окончания аксона, составляет…
# Каким способом компьютер осуществляет поиск информации?
# Какие базовые инвестиционные стратегии существуют?
# На чем базировался алгоритм рейтингования облигаций?
# Что характеризует рыночная капитализация?
# Для двухмерного представления сравнительного анализа финансового состояния фирм следует использовать…
# Какие основные подходы используют инвестиционные стратегии?
# Какие ценные бумаги не гарантируют возврат процентов и основной суммы долга?
# Какой из предложенных методов обеспечивает наилучшую точность предсказания банкротства?
# Займы корпорации под фиксированный процент - это…
# Нейросетевое предсказание банкротств основывается на…
# Комплексная оценка финансового состояния фирмы путем сравнения ее показателей с показателями фирм-конкурентов основывается…
# Ценные бумаги с каким рейтингом считаются в основном спекулятивными?
# Какие финансовые характеристики могут влиять на предсказание банкротства?
# Для сравнительного анализа финансового состояния фирм используется…
# Сколько финансовых индикаторов используется в качестве входных переменных?
# Какой финансовый индикатор характеризует денежные активы фирмы?
# При описании методов нейрокомпьютинг апеллирует…
# На чем фокусируется нейрокомпьютинг?
# В каком случае интервальные значения вычисляются последовательно?
# Что называют слоями правил?
# Методика сети нейронов высоких порядков будет аналогична следующему статистическому методу
# К системам искусственного интеллекта можно отнести…
# Как называются системы, использующие нейронные сети для определения параметров нечетких моделей?
# Свойства сети зависят…
# К какому типу можно отнести факторный анализ?
# Кем было введено понятие нейронных экспертных систем?
# К значениям лингвистической переменной можно отнести…
# Кто был основателем искусственного интеллекта?
# Какие нейронные парадигмы не имеют аналогов среди статистических методов?
# Какие сети могут работать с неполными данными?
# Что было разработано в рамках эвристического поиска в 80-е годы?
# Какой процесс называется перекрестным опылением?
# Сети интервальных нейронов кодируют?
# Кто был основателем нейрокомпьютинга?
# Какая из предложенных нейросхем имеет 48 нейронов?
# Какой класс программного обеспечения имеет способность генерировать программный код, использующий обученные нейросети для обработки данных?
# Каждый нейрон нейросети…
# Когда режим обучения сети называется обучением без учителя?
# Когда появились первые образцы нейрокомпьютеров?
# С какими естественными нейросистемами сравнивают современные нейрокомпьютеры?
# Какие нейро-продукты могут использоваться для создания сложных систем обработки данных в реальном времени?
# Нейрон производит…
# Какая архитектура связей нейросетей требует больше нейронов для алгоритмов одного и того же уровня сложности?
# Какую элементную базу используют нейрокомпьютеры?
# Что такое нейро-эмуляторы?
# Какие задачи можно решить с помощью нейросетей?
# Назовите основные характеристики нейро-вычислений
# Какую обработку сигналов используют в нейросетях?
# Для чего используют готовые нейро-пакеты?
# Где могут применяться нейросети?
# При поступлении локальной информации об эффективности работы всей сети как целого каждый нейрон…
# Какая элементная база имеет замкнутую технологию оптических вычислений?
# В какую программу Microsoft встраиваются нейро-продукты группы нейрокомпьютинга ФИАН?
# Что такое парадигмы нейрокомпьютинга?
# Как называется способ обучения, когда действительный выход нейросети сравнивают с эталоном?
# Какая из нейросхем имеет цифровую элементную базу?
# Нейросхема ETANN является…
# Кем были предложены первые персептроны в 1958 г., имеющие два слоя нейронов?
# От чего зависит дискриминантная функция?
# Принцип Фишера характерен для…
# На чем основывается метод back-propagation?
# Для чего используется алгоритм back-propagation?
# В каком случае сеть будет обладать максимальной предсказательной способностью?
# Какой вид может принимать аппроксимация функций?
# Какие функции активации не влияют на классификацию?
# С помощью какого принципа можно оптимизировать эмпирические ошибки и сложность модели?
# Какое правило обучения называют дельта-правилом?
# При оптимизации размеров сети надо учитывать…
# Назовите основные составляющие нейроанализа…
# Что такое дискриминантная функция?
# Кем была доказана теорема Байеса?
# Минимизировать общую длину описания данных можно с помощью…
# Каким образом вычисляются входы каждого слоя при методе обратного распространения ошибки?
# В каком алгоритме обучения каждый вес имеет свой адаптивно настраиваемый темп обучения?
# С помощью какого множества выбирается оптимальная сложность модели?
# В чем заключается принцип максимального правдоподобия?
# В чем заключается метод обратного распространения ошибки?
# Какое множество не влияет на обучение?
# Какие сети используются персептронами?
# Какой метод обучения использует информацию о градиенте функции ошибки и информацию о вторых производных?
# Какая методика использует конструктивные алгоритмы?
# Какие типы кодирования информации применяются в нейрокомпьютинге?
# При понижении размерности сколько слоев должны содержать нелинейные автоассоциативные сети?
# Чему равна совместная энтропия входов и их кодового представления в автоассоциативной сети
# Соревновательный слой нейронов широко используется…
# Какой тип уменьшения избыточности позволяет снизить разнообразие данных, уменьшая число бит, требуемых для описания данных?
# В каких сетях учителем для выхода является значение входа?
# Какую функцию выполняет первый скрытый слой автоассоциативной сети?
# В автоассоциативной сети размер сетей - предикторов определяется…
# За счет чего максимизируется выходная информация соревновательного слоя нейронов?
# На чем основывается обучение отдельного нейрона-индикатора?
# Увеличить входную информацию можно…
# Декодер автоассоциативной сети опирается…
# Для сжатия информации можно использовать…
# Для визуализации многомерной информации применяется…
# Какой слой будет осуществлять оптимальное кодирование данных?
# Что позволяет нейрону быть более чувствительным к различиям входной информации?
# Что такое максимальная энтропия?
# Чем измеряется качество воспроизведения данных по их кодированному представлению?
# Выход какого нейрона может усиливаться до единичного?
# В каком случае в аппроксимации участвуют ближайшие нейроны скрытого слоя?
# Динамическая обработка информации свойственна…
# Какая память называется адресованной по содержанию?
# Уничтожение фрустрированных связей характерно для…
# Промоторами называют…
# В модели Хопфилда все нейроны являются…
# Правило построения межнейронных связей гарантирует стационарность выбранных векторов, если…
# Если структура аттрактов в модели Хопфилда совпадает со структурой запоминаемых образов, то речь идет…
# Какие из предложенных участков являются характерными для всех промоторов?
# Как называются сигналы, если связи между магнитными моментами атомов имеют случайные значения знаков?
# Минимальное Хэмминговое расстояние между векторами со спиновыми переменными соответствует…
# Процедура уменьшения доступа к состоянию ложной памяти и ее возможная биологическая интерпретация называется…
# Вероятность нахождения фрустрированной связи в передатчике связана…
# Промоторы распознаются специальным белком...
# Какие вещества называются антиферромагнетиками?
# Какая из сетей имеет способность восстанавливать возмущенное состояние равновесия?
# Под минимальным базисом понимается...
# Для поиска промотора ДНК используется…
# Какие связи будут возбуждающими в модели полносвязной нейроновой сети с реккурентными симметричными связями между нейронами?
# Какой класс образуют задачи, допускающие гарантированное нахождение оптимума целевой функции за полиноминальное время?
# Какой метод был предложен в 1953 г.?
# Чью модель можно отнести к классу растущих нейронных сетей?
# При какой операции в хромосоме случайным образом выбираются и изменяются гены?
# Нейросетевые решения могут минимизировать целевую функцию в процессе…
# Какие операции могут изменить текущее решение задачи оптимизации?
# Какой класс самоорганизующихся сетей с изменяющейся структурой используется для решения задач комбинаторной оптимизации?
# Нейросетевые решения представляют собой…
# Что лежит в основе метода эластичной сети?
# Какие из предложенных алгоритмов используются для обучения нейронных сетей самих по себе?
# Для решения задач оптимизации используются…
# Какая сеть состоит из двух одномерных слоев нейронов?
# Основной информационной единицей генетического алгоритма является..
# Кто предложил использовать минимизирующие энергию нейронные сети для решения задач оптимизации?
# Из скольких нейронов состоит входной слой сети Кохонена?
# К нейросетевому анализу относится…
# Какая схема кодирования влияет на процесс обучения?
# Какой метод позволяет не отбрасывать конкретные входы, а учитывать лишь наиболее значимые комбинации их значений?
# Понизить размерность входов можно с помощью…
# С чем работают Нейросетевые алгоритмы?
# На какие значения нужно ориентироваться при нормировке данных?
# Какую матрицу диагонализирует линейное преобразование?
# Линейная модель значимости входов предполагает…
# На каком этапе можно использовать максимизацию энтропии входов и выходов?
# Какие переменные будут использоваться в качестве эталонов для выходных нейронов при нормировке данных?
# От чего зависит результат обучения нейросетей?
# Какие типы нечисловых переменных существуют…
# Какая нормировка неспособна отнормировать основную массу данных и одновременно ограничить диапазон значений этих данных?
# Обучение весов нижнего слоя сети определяется…
# Какие типы нечисловых переменных можно ранжировать?
# Если два входа статистически не независимы, то их совместная энтропия…
# Предсказательную способность сети снижает…
# Какое преобразование называется "выбеливанием" входов?
# Какие сделки называются спекулятивными?
# Как определяется размерность множества точек?
# Какие из предложенных способов предобработки данных являются специфическими для финансовых временных рядов?
# Средняя ошибка комитета нейро-эксперта…
# Какая теория основана на противопоставлении хаотичности и случайности?
# Нейросетевое моделирование базируется…
# Количественную оценку предсказуемости конкретных рядов можно получить с помощью метода…
# Что не следует выбирать в качестве входов и выходов нейросети?
# Рыночные временные ряды предсказуемы…
# Глубина погружения обеспечивает однозначное предсказание следующего значения временного ряда, если временной ряд порождается…
# Процедура обучения отдельных нейросетей может разбиваться на следующие выборки…
# Какой инструмент допускает такое сжатие информации, которое описывает прошлое с избирательной точностью?
# Какая размерность определяется через относительные числа заполнения ячеек?
# С помощью метода погружения можно…
# Какая из выборок служит для контроля качества прогноза обученной нейросети?
# Валидационная выборка используется…
# Назовите особенность предсказания финансовых временных рядов
# Какая из размерностей является информационной?
# На что ориентированы экспертные системы…
# На каком этапе алгоритма извлечения классифицирующих правил из прореженной нейронной сети извлекаются правила?
# Какое количество бинарных векторов может обработать нейрон, имеющий d входов?
# Как называется нетривиальное извлечение неявной, прежде неизвестной и потенциально полезной информации из больших баз данных?
# Какие этапы включены в алгоритм извлечения классифицирующих правил?
# Для векторов обучающего набора определяется активность…
# Кем была предложена наглядная механическая интерпретация минимизируемой функции?
# Какие требования предъявляются к методам извлечения знаний?
# Назовите функцию активации выходных нейронов?
# Во вспомогательной сети количество выходных нейронов равно…
# Какой алгоритм был разработан Кравеном и Шавликом?
# Какой метод был запатентован в 1989 г. Хехт-Нильсоном?
# Функция ошибки в методе NeuroRule состоит из…
# Перед извлечением правил из нейронной сети необходимо произвести…
# Что сохраняет TREPAN в каждом узле очереди?
# Для предоставления классифицируемых объектов можно использовать…
# Гибридное использование каких процессов носит название Clearning?
# Какой алгоритм называют алгоритмом построения деревьев?