Sun’iy intellekt va neyron tarmoqlari fanidan test savollari №1

№ 169. 
Biologik neyron tarmoq tashkil etuvchilari qaysilar? 
cell body, dendrites, synapse, axon 
№ 170. 
Sun’iy neyron tarmoq tashkil etuvchilarini ko’rsating. 
node, input, weights, output 
№ 171. 
Sun’iy neyron tarmoqda tugunlar nimalar bilan bog’lanadi? 
og’irlik koeffitsentlari 
№ 172. 
Sun’iy neyron tarmoqda qanday turdagi qatlamlar (layers) bo’lishi mumkin? 
kiruvchi, chiquvchi, yashirin 
№ 173. 
Sun’iy neyron tarmoqlarda qanday turdagi faollashtirish funksiyalari mavud? 
ReLU, sigmoid, softmax 
№ 174. 
Sun’iy neyron tarmoqdagi tugun qiymati 7 ga teng. Ushbu tugun ReLU funksiyasi yordamida 
faollashtirilsa qanday qiymatga o’zgaradi 
7 
№ 175. 
Neyron tarmoqdagi tugun qiymati -7 ga teng. Ushbu tugun ReLU funksiyasi yordamida 
faollashtirilsa qanday qiymatga o’zgaradi 
0 
№ 176. 
Neyron tarmoqdagi tugun qiymati 2 ga teng. Ushbu tugun ReLU funksiyasi yordamida 
faollashtirilsa qanday qiymatga o’zgaradi 
2 
№ 177. 
Manba: 
Neyron tarmoqdagi tugun qiymati -2 ga teng. Ushbu tugun ReLU funksiyasi yordamida 
faollashtirilsa qanday qiymatga o’zgaradi 
0 
№ 178. 
Python dasturlash tilida mavjud Keras qanday kutubxona? 
tensorflow asosiga qurilgan ochiq kodli neyron tarmoq uchun mo’ljallangan kutubxona 
№ 179. 
Python dasturlash tilida mavjud Keras kutubxonasidagi Sequential() nima vazifani bajaradi? 
neyron tarmoq modelini qurish uchun dastlabki obyektni yaratadi 
 
№ 180. 
Python dasturlash tilida mavjud Keras muhitida qurilgan neyron tarmoqda joriy qatlam uchun 
faollashtirish funksiyasini qo’shishda quyidagilarning qaysi biridan foydalaniladi? 
model.add(Activation(‘relu’)) 
№ 181. 
Python dasturlash tilida mavjud Keras muhitida “Dropout” qatlami nima vazifani bajaradi? 
tasodifiy holatda belgilangan neyronlarni tarmoqdan uzib qo’yadi 
№ 182. 
Python dasturlash tilida mavjud Keras muhitida qurilgan neyron tarmoqda “Dropout” amali 
qaysi qatlam uchun tadbiq qilinmaydi? 
chiquvchi qatlam 
№ 183. 

---

Python dasturlash tilida mavjud Keras muhitida bir-biriga bog’langan neyronlarni hosil qilish 
uchun qaysi qatlamdan foydalaniladi? 
Dense 
№ 184. 
Convolution qatlamiga ega neyron tarmoq qurilgan, ushbu tarmoqqa kiruvchi tasvir o’lchami 
28x28 bo’lib, filtr o’lchami 3x3. Kiruvchi tasvir bo’ylab filtr asosida “convolution” amali 1-
qadam bilan bajarilganda natijaviy tasvir o’lchami qanday bo’ladi? 
26x26 
№ 185. 
Convolution qatlamiga ega neyron tarmoq qurilgan, ushbu tarmoqqa kiruvchi tasvir o’lchami 
25x25 bo’lib, filtr o’lchami 5x5. Kiruvchi tasvir bo’ylab filtr asosida “convolution” amali 1-
qadam bilan bajarilganda natijaviy tasvir o’lchami qanday bo’ladi 
21x21 
№ 186. 
MaxPooling qatlamiga ega neyron tarmoq mavjud, “convolution” qatlamidan keyin hosil bo’lgan 
22x22 o’lchamdagi matritsa ustida 2x2 filtr asosida, 2-qadam bilan maxpooling amali 
bajarilganda natijaviy matritsa o’lchami qanday bo’ladi 
12x12 
№ 187. 
MaxPooling qatlamiga ega neyron tarmoq mavjud, “convolution” qatlamidan keyin hosil bo’lgan 
56x56 o’lchamdagi matritsa ustida 2x2 filtr asosida, 2-qadam bilan maxpooling amali 
bajarilganda natijaviy matritsa o’lchami qanday bo’ladi 
28x28 
№ 188. 
Python dasturlash tilida mavjud Keras kutubxonasi asosida qurilgan neyron tarmoq modelida 
compile() funksiya qanday vazifani bajaradi? 
modelni loss va optimizer funksiyasi asosida ishga tushirish uchun ishlatiladi 
№ 189. 
Python dasturlash tilida mavjud Keras kutubxonasi asosida modelni o’qitish uchun mavjud 
funksiyalardan qaysi biri ishlatiladi? 
fit() 
№ 190. 
Python dasturlash tilida mavjud Keras kutubxonasi asosida modelni testlash uchun mavjud 
funksiyalardan qaysi biri ishlatiladi? 
evaluate()