Xususiyatiga ega bo’lishidir

N₁ ва N₂ yadrolar orasidagi masofaning yarmi olinadi;

N₁ ва N₂ yadrolar orasidagi masofa olinadi;

N₁ yadrodan eng uzoqda joylashgan N₂ yadroning qiymati olinadi;

N₁ ва N₂ yadrolar orasidagi masofaning kvadrati olinadi.

«Maxmin» algoritmida sinflar soni qanday aniqlanadi ?

1. 
   yadrolar yordamida; b) oldindan beriladi;
   

c) belgilar yordamida; d) moslik qoidalar asosida.

25. 
    «Maxmin» algoritmi o’z ishini to’xtatadi, agarda ..............
    
    1. 
       yadrolar va sinflar o’zgarmasdan qolsa; b) sinflar kesishmasa;
       

3. 
   yadrolar soni sinflar sonidan ko’p bo’lsa;
   
4. 
   sinflar o’zgarmasdan yadrolar o’zgarsa.
   

26. 
    «K o‘rtacha» algoritmi "Maksmin" algoritmidan qanday farq qiladi ?
    
    1. 
       boshlang‘ich shartlari va yadrolar soni bilan;
       
    2. 
       chegaraviy shartlari va masofalar soni bilan;
       
    3. 
       asosiy shartlari va obyektlar soni bilan;
       
    4. 
       bevosita shartlari va sinflar soni bilan.
       
27. 
    «IZODATA» algoritmida .............. soni obyektlarni o‘rganish jarayonida ketma ket hosil qilinadi va ................. topilgan yadrolar asosida sinflashtiriladi. a) yadrolar; obyektlar; b) boshlang‘ich shartlar; obyektlar;
    

c) belgilar; obyektlar; d) chegaraviy shartlar; obyektlar;

1. 
   Neyronli tarmoqlar bo’yicha birinchi tadqiqotlar nechanchi yilda va qaysi olimlar tomonidan olib borilgan?
   

а) 1943 yilda Makkolok va У. Pitts tomonidan;

2. 
   1962 yilda Makkolok va Xomblad tomonidan;
   

с) 1962 yilda У. Pitts va Ostergal tomonidan;
e) 1982 yilda va Ostergal va Xomblad tomonidan.

2. 
   “Perseptron” neyronli tarmoqi nechanchi yilda va qaysi olim tomonidan yaratilgan?
   

а) 1962 yilda Rozenblatt tomonidan;

2. 
   1964 yilda Makkolok tomonidan;
   

с) 1982 yilda У. Pitts tomonidan;
e) 1970 yilda Xomblad tomonidan.

3. 
   Дж. Xopfild tomonidan neyronli tarmoqlar nechanchi yilda yaratilgan?
   

а) 1982 yilda;

2. 
   1964 yilda;
   

с) 1982 yilda;
e) 1970 yilda.
4.“Neyronli tarmoqlar modellari va ularni o’rganish algoritmlari” nomli maqola nechanchi yilda va qaysi olim tomonidan chop etilgan?
а) 1986 yilda Дж. Hinton tomonidan;
b) 1964 yilda Makkolok tomonidan;
с) 1984 yilda У. Pitts tomonidan;
e) 1986 yilda Xomblad tomonidan.

5. 
   Hozirgi vaqtda Rossiyada neyrotexnologiyalar sohasida uchta kuchli ilmiy maktab qaysi olimlar raxbarligida shakllangan?
   

а) A.I.Galushkin, A.V.Chechkin va A.N.Gorbanlar tomonidan;

2. 
   A.V.Chechkin, A.Xomblad va A.N.Gorbanlar tomonidan;
   

с) У. Pitts, D.Makkolok va Ivanovlar tomonidan;
e) S.Xomblad, D.Andreev va A.Brovkinlar tomonidan.

5. 
   Inson miyasi nechta neyronlardan va ular o’rtasidagi aloqalar nechtadan iborat?
   

а) 10¹⁰-10¹¹ neyronlardan va 10²² gacha aloqalardan iborat;

2. 
   10¹⁵-10¹⁷ neyronlardan va 10²⁴ gacha aloqalardan iborat;
   

с) 10¹⁷-10²⁰ neyronlardan va 10²⁵ gacha aloqalardan iborat;
e) 10¹⁸-10²⁰ neyronlardan va 10²⁷ gacha aloqalardan iborat.

5. 
   Sun’iy neyronlardan neyrotarmoqlarni qurish va qo’llashda ularni dasturiy ifodalsh uchun………….., fizik ifodalash uchun esa - ………… yaratiladi.
   

а) neyropaketlar; neyrokompyuterlar;

2. 
   neyropaketlar; sinapslar;
   

с) neyronlar; neyrokompyuterlar;
e) driggerlar; neyronlar.

5. 
   Elektr faolliklikka ega boʻlgan va organizmni operativ boshqaradigan tirik organizmlar nerv hujayralarining alohida turi –bu ………… hisoblanadi. а) neyron;
   
   2. 
      sinaps;
      

с) akson;
e) soma.

5. 
   Neyron tarkibiga nimalar kiradi? dan iborat : soma (tan), dendritlar - kirish axborotlarni va akson - chiqish axborotlarni uzatadigan oʻsimtalardan iborat boʻladi..
   

а) dendritlar, akson, soma;

2. 
   neyropaketlar; neyrokompyuterlar, sinaps;
   

с) dendritlar, akson, neyrokompyuterlar;
e) driggerlar, akson, soma.

5. 
   Neyrotarmoqli hisoblashlarning afzalligi to’g’ri ko’rsatilgan javobni ko’rsating? а) b) va e) javoblar to’g’ri.
   
   2. 
      Masalalarni matematik usullar yoradamida formallashtirish va uni yechish uchun matematik apparati mavjud boʻlmaganda;
      

с) Masalalarni matematik usullar yordamida formallashtirish mumkin boʻlganda;
e) Formallashtiriladigan masalani yechishning matematik apparati juda katta resurs(vaqt, texnika, energiya va boshqa)larni talab qilganda.

5. 
   Neyrotarmoq texnologiyasini qoʻllashning bosqichlarini to’g’ri ko’rsating ?
   

а) b) va e) javoblar to’g’ri.

2. 
   Muammoni aniq ta’riflash;
   

с) Boshlangʻich ma’lumotlarni aniqlash va tayyorlash, tizimga ma’lumotlarni kiritish, testdan oʻtkazish;
e) Boshlangʻich ma’lumotlarni aniqlash va almashtirish.

5. 
   Neyrotizimlarning eng muhim elementlari to’g’ri ko’rsatilgan javobni ko’rasting?
   

а) Adaptivli summator, signalni chiziqsiz o’zgartirtkich, shoxlash nuqtasi;

2. 
   Chiziqli aloqa-sinaps, kirish signallari;
   

с) Soma, chiqish signallari;
e) Sinaps, drigger.
13.Taktlar sonining ishlashi oldindan chegaralangan bo’lsa-bu……………tarmoq. а) qatlamli;
b) chiziqli;
с) dinamik;
e) bo’lakli.

14. 
    Neyrotarmoqlarni obyektlarni anglab olishga o’rgatishning umumiy sxemasi nechta bosqichdan iborat ?
    

а) 6;

2. 
   5;
   

с) 7;
e) 4.

14. 
    Nazariy jihatdan ……………. sonini cheksiz ko’paytirish natijasida hammavaqt berilgan o’rgatuvchi tanlovda neyrotarmoqlarni to’liq o’rgatishga erishish mumkin.
    

а) neyronlar va tarmoqlar;

2. 
   sinapslar va tarmoqlar;
   

с) somalar va sinapslar;
e) driggerlar va sinapslar.

14. 
    Neyron tarmoqlar yordamida asosan qanday tipdagi masalalar yechiladi ?
    

а) Sinflash, klasterlash, approksimatsiyalash, avtoassotsiatsiya;

2. 
   Differensiallash, klasterlash, integrallash, avtoassotsiatsiya;
   

с) Bo’laklash, ketma-ket izlash, to’plamlarni qo’shish;
e) To’plamlarni ko’paytisrish, mantiqiy amallar bajarish, sinflash.

14. 
    Neyron tarmoqlarni obyektlarni anglab olishga oʻrgatuvchi usullarning turlarini to’g’ri ko’rsating ?
    

а) Tashqi muhit bilan aloqa, topologik va vaznlarni oʻzgartirish, kirishga qoʻyiladigan talablar, stoxastik va determinallilik asosida;

2. 
   Differensiallash, klasterlash, integrallash, avtoassotsiatsiya asosida;
   

с) Bo’laklash, ketma-ket izlash, to’plamlarni qo’shish asosida;
e) To’plamlarni ko’paytisrish, mantiqiy amallar bajarish, sinflash asosida.

14. 
    Neyron tarmoqlarni obyektlarni anglab olishga tashqi muhit bilan aloqa asosida oʻrgatishning turlari to’gri ko’rsatilgan javobni aniqlang ?
    

а) Supervizorli, supervizorsiz va tasdiqlash bilan o’rgatish;

2. 
   Differensiallash, klasterlash va integrallash bilan o’rgatish;
   

с) Supervizorli, ketma-ket izlash, to’plamlarni qo’shish bilan o’rgatish;
e) To’plamlarni ko’paytisrish, mantiqiy amallar bilan o’rgatish.

14. 
    Neyron tarmoqlarni obyektlarni anglab olishga topologik va vaznlarni oʻzgartirish asosida oʻrgatishning turlari to’gri ko’rsatilgan javobni aniqlang ?
    

а) Faqat topologik oʻzgarishlarni, faqat vaznlarning oʻzgarishlarini, topologik
va vaznlarning oʻzgarishlarini hisobga olib oʻrgatish;

2. 
   Faqat topologik oʻzgarishlarni hisobga olib oʻrgatish;
   

с) Supervizorli, vaznlarning oʻzgarishlarini hisobga olib oʻrgatish;
e) Faqat vaznlarning oʻzgarishlarini hisobga olib oʻrgatish.

14. 
    Neyron tarmoqlarni obyektlarni anglab olishga stoxastik va determinalli oʻrgatishning turlari to’gri ko’rsatilgan javobni aniqlang ?
    

а) Oʻxshashliklarga va buyruq-asoslarga asoslangan oʻrgatish;

2. 
   topologik oʻzgarishlar va oʻxshashliklarga asoslangan oʻrgatish ;
   

с) Supervizorli va vaznlarning oʻzgarishlariga asoslangan oʻrgatish;
e) Buyruq-asoslarga va topologik oʻzgarishlarga asoslangan oʻrgatish.

14. 
    Toʻgʻri bogʻlanishli neyronli tarmoqlarda odatda uch turdagi qanday neyronlar qatlamlari mavjud bo’ladi ?
    

а) Kiruvchi, yashirin va chiquvchi neyronli qatlamlar;

2. 
   Topologik , oʻxshashlik va chiquvchi neyronli qatlamlar;
   

с) Supervizorli, vaznli va sinapsli neyronli qatlamlar;
e) Buyruq-asosli, topologik va kiruvchi neyronli qatlamlar.

14. 
    Kirishlarda axborotni uzatish usuliga koʻra neyron tarmoqlar qanday turlarga bo’linadi ?
    

а) kirishga, chiqishga va kirish neyronlarining kuchiga qarab signallarni uzatuvchi neyron tarmoqlarga bo’linadi;

2. 
   Topologik, oʻxshashlik va chiquvchi signallarni uzatuvchi neyron tarmoqlarga bo’linadi;
   

с) Supervizorli, vaznli va sinapsli signallarni uzatuvchi neyron tarmoqlarga bo’linadi;
e) Buyruq-asosli, topologik va kiruvchi signallarni uzatuvchi neyron tarmoqlarga bo’linadi.

14. 
    Chiqishlarda axborotni uzatish usuliga koʻra neyron tarmoqlar qanday turlarga bo’linadi ?
    

а) chiqish neyronlariga va chiqish neyronlarining kuchiga qarab signallarni qabul qiluvchi neyronli tarmoqlarga bo’linadi;

2. 
   Topologik, oʻxshashlik va chiquvchi signallarni uzatuvchi neyron tarmoqlarga bo’linadi;
   

с) Supervizorli, vaznli va sinapsli signallarni uzatuvchi neyron tarmoqlarga bo’linadi;
e) Buyruq-asosli, topologik va kiruvchi signallarni uzatuvchi neyron tarmoqlarga bo’linadi.
24.Oʻrgatishni tashkil etishga koʻra neyron tarmoqlar qanday turlarga boʻlinadi?
а) Oʻqituvchili va oʻqituvchisiz o’rgatadigan neyronli tarmoqlarga bo’linadi;
b) Topologikli va chiquvchi signallarsiz neyron tarmoqlarga bo’linadi;
с) Supervizorli va vaznli neyron tarmoqlarga bo’linadi;
e) Buyruq-asosli va topologikli neyron tarmoqlarga bo’linadi.

25. 
    Har bir neyronning chiqishi barcha boshqa neyronlar kirishlari bilan, uning kirishlari esa qolgan neyronlar chiqishlari bilan bogʻlangan bo’lsa–bu …………. . neyron tarmoq deyiladi.
    

а) toʻliq bogʻlangan;
b) topologikli;
с) supervizorli;

5. 
   toʻliq bogʻlanmagan.
   
25. 
    Neyron guruhlarining tegishli alohida qatlam va darajalarda joylashgan tarmogʻi– bu …………. . neyron tarmoq bo’ladi.
    

а) iyerarxikli;
b) topologikli;
с) supervizorli;

5. 
   toʻliq bogʻlangan.
   
25. 
    Bogʻlanish yoʻnalishlari boʻyicha teskari aloqasiz tarmoq-bu ............. neyron tarmoq bo’ladi.
    

а) norekurrent;
b) topologikli;
с) supervizorli;

5. 
   toʻliq bogʻlangan.
   
25. 
    Bogʻlanish yoʻnalishlari boʻyicha teskari aloqalai tarmoq-bu ............. neyron tarmoq bo’ladi.
    

а) rekurrent;
b) to’liq va topologikli;
с) supervizorli;

5. 
   toʻliq bogʻlangan.
   
25. 
    Agar rekurrent neyron tarmoqda oʻzining bir qatlamdagi neyronlar oʻrtasida tormozlaydigan aloqalari boʻlsa, u holda bunday tarmoqni ............ tormozlanishli neyron tarmoq deb ataydi.
    

а) lateralli;
b) to’liq va topologikli;
с) rekurrent;

5. 
   toʻliq bogʻlangan.
   
25. 
    Bir nechta hisoblanuvchi neyronlar qatlamlaridan iborat boʻlgan tarmoqlar-bu …………..neyron to’lar bo’ladi.
    

а) koʻp qatlamli;
b) to’liq va topologikli;
с) rekurrent;

5. 
   lateralli va toʻliq bogʻlangan.
   
25. 
    Perseptron deb qanday funksiyaning qiymatini hisoblovchi qurilmaga aytiladi ?
    

а) = [∑ > ]

2. 
   = [∑ < ];
   
3. 
   = − ∑ ;
   

5. 
   = −∑ .
   
25. 
    Perseptron nechta qatlamli bo’lishi mumkin ?
    

а) ko’pqatlamli;

2. 
   faqat bir qatlamli;
   
3. 
   faqat ikki qatlamli;
   

5. 
   faqat nol qatlamli.
   
25. 
    Insonda assotsiatsiya paydo bo’lishi uchun u obyekt haqida qanday axborotlarni olishi mumkin bo’ladi?
    

1. 
   to’liq bo’lmagan ba’zi axborotlarni;
   
2. 
   to’liq bo’lgan axborotlarni;
   
3. 
   bir qiymatli axborotlarni;
   

5. 
   ko’p qiymatli axborotlarni.
   
25. 
    ………………………-bu noto’liq va qisman noishonchli axborotlar asosida “oldindan tanish bo’lgan” obyekt haqida yetarli to’liq tavsifni tiklashga imkoniyat yaratadi.
    

1. 
   Assotsiativli xotira;
   
2. 
   Noassotsiativli xotira;
   
3. 
   Noishonchli xotira;
   

5. 
   Birqiymatli xotira.
   
25. 
    Kirish va chiqishlarda ishlatiladigan signallarga qarab neyron toʻrlar ….............
    

turlarga boʻlinadi.

1. 
   analogli va binar;
   
2. 
   raqamli va tasodifiy;
   
3. 
   analogsiz va uzluksiz;
   

5. 
   analogli va uzluksiz.
   
25. 
    Vaqtni modellashtirish boʻyicha neyron toʻrlar …............. vaqtli turlarga boʻlinadi.
    

1. 
   uzluksiz va diskret;
   
2. 
   uzilikli va tasodifiy;
   
3. 
   a nalogsiz va uzluksiz;
   

5. 
   analogli va uzlukli.
   
25. 
    Bir qatlamli neyron tarmoq - bu ................... turdagi tarmoqdir.
    

1. 
   sodda, iyerarxik, norekurrent;
   
2. 
   sodda va toʻgʻri aloqasiz, teskari aloqali;
   
3. 
   teskari aloqasiz, toʻgʻri aloqali va iyerarxik;
   

5. 
   toʻgʻri aloqasiz, toʻgʻri aloqali va sodda
   

1. 
   Neyron tarmoqlar yordamida asosan qanday tipdagi masalalar yechiladi ?
   

а) Sinflash, klasterlash, approksimatsiyalash, avtoassotsiatsiya;
b) Differensiallash, klasterlash, integrallash, avtoassotsiatsiya;
с) Bo’laklash, ketma-ket izlash, to’plamlarni qo’shish;

5. 
   To’plamlarni ko’paytisrish, mantiqiy amallar bajarish, sinflash.
   
1. 
   Neyron tarmoqlarni obyektlarni anglab olishga oʻrgatuvchi usullarning turlarini to’g’ri ko’rsating ?
   

а) Tashqi muhit bilan aloqa, topologik va vaznlarni oʻzgartirish, kirishga qoʻyiladigan talablar, stoxastik va determinallilik asosida;
b) Differensiallash, klasterlash, integrallash, avtoassotsiatsiya asosida;
с) Bo’laklash, ketma-ket izlash, to’plamlarni qo’shish asosida;

5. 
   To’plamlarni ko’paytisrish, mantiqiy amallar bajarish, sinflash asosida.
   
1. 
   Neyron tarmoqlarni obyektlarni anglab olishga tashqi muhit bilan aloqa asosida oʻrgatishning turlari to’gri ko’rsatilgan javobni aniqlang ?
   

а) Supervizorli, supervizorsiz va tasdiqlash bilan o’rgatish;
b) Differensiallash, klasterlash va integrallash bilan o’rgatish;
с) Supervizorli, ketma-ket izlash, to’plamlarni qo’shish bilan o’rgatish;

5. 
   To’plamlarni ko’paytisrish, mantiqiy amallar bilan o’rgatish.
   
1. 
   Neyron tarmoqlarni obyektlarni anglab olishga topologik va vaznlarni oʻzgartirish asosida oʻrgatishning turlari to’gri ko’rsatilgan javobni aniqlang ?
   

а) Faqat topologik oʻzgarishlarni, faqat vaznlarning oʻzgarishlarini, topologik
va vaznlarning oʻzgarishlarini hisobga olib oʻrgatish;
b) Faqat topologik oʻzgarishlarni hisobga olib oʻrgatish;
с) Supervizorli, vaznlarning oʻzgarishlarini hisobga olib oʻrgatish;

5. 
   Faqat vaznlarning oʻzgarishlarini hisobga olib oʻrgatish.
   
1. 
   Neyron tarmoqlarni obyektlarni anglab olishga stoxastik va determinalli oʻrgatishning turlari to’gri ko’rsatilgan javobni aniqlang ?
   

а) Oʻxshashliklarga va buyruq-asoslarga asoslangan oʻrgatish;
b) topologik oʻzgarishlar va oʻxshashliklarga asoslangan oʻrgatish ;
с) Supervizorli va vaznlarning oʻzgarishlariga asoslangan oʻrgatish;

5. 
   Buyruq-asoslarga va topologik oʻzgarishlarga asoslangan oʻrgatish.
   
1. 
   Oʻrgatishni tashkil etishga koʻra neyron tarmoqlar qanday turlarga boʻlinadi?
   

а) Oʻqituvchili va oʻqituvchisiz o’rgatadigan neyronli tarmoqlarga bo’linadi;
b) Topologikli va chiquvchi signallarsiz neyron tarmoqlarga bo’linadi;
с) Supervizorli va vaznli neyron tarmoqlarga bo’linadi;

5. 
   Buyruq-asosli va topologikli neyron tarmoqlarga bo’linadi.
   
1. 
   Koxonen tarmoqlari sinflash masalasini ……………… yechadigan tarmoqlar hisoblanadi.
   

1. 
   o’qituvchisiz;
   
2. 
   o’qituvchili;
   
3. 
   etalon tanlovli;
   

5. 
   chiziqli;
   
1. 
   Koxonen tarmoqlari yordamida sinflash masalasini yechishda {ݔ^௣} nuqtalar to’plamini Evklid masofasining ……….. bo’yicha bir-biriga ………. bo’lgan ……….singlarga ajratish talab qilinadi.
   

1. 
   kvadrati; yaqin; k ta;
   
2. 
   kubi; uzoq; k ta;
   
3. 
   yarmi; o‘xshashmas; minimal;
   

5. 
   soni; maksimal; minimal.
   

1. 
   Neyron tarmoqlar yordamida asosan qanday tipdagi masalalar yechiladi ?
   

а) Sinflash, klasterlash, approksimatsiyalash, avtoassotsiatsiya;
b) Differensiallash, klasterlash, integrallash, avtoassotsiatsiya;
с) Bo’laklash, ketma-ket izlash, to’plamlarni qo’shish;

5. 
   To’plamlarni ko’paytisrish, mantiqiy amallar bajarish, sinflash.
   
1. 
   Neyron tarmoqlarni obyektlarni anglab olishga oʻrgatuvchi usullarning turlarini to’g’ri ko’rsating ?
   

а) Tashqi muhit bilan aloqa, topologik va vaznlarni oʻzgartirish, kirishga qoʻyiladigan talablar, stoxastik va determinallilik asosida;
b) Differensiallash, klasterlash, integrallash, avtoassotsiatsiya asosida;
с) Bo’laklash, ketma-ket izlash, to’plamlarni qo’shish asosida;

5. 
   To’plamlarni ko’paytisrish, mantiqiy amallar bajarish, sinflash asosida.
   
1. 
   Neyron tarmoqlarni obyektlarni anglab olishga tashqi muhit bilan aloqa asosida oʻrgatishning turlari to’gri ko’rsatilgan javobni aniqlang ?
   

а) Supervizorli, supervizorsiz va tasdiqlash bilan o’rgatish;
b) Differensiallash, klasterlash va integrallash bilan o’rgatish;
с) Supervizorli, ketma-ket izlash, to’plamlarni qo’shish bilan o’rgatish;

5. 
   To’plamlarni ko’paytisrish, mantiqiy amallar bilan o’rgatish.
   
1. 
   Neyron tarmoqlarni obyektlarni anglab olishga topologik va vaznlarni oʻzgartirish asosida oʻrgatishning turlari to’gri ko’rsatilgan javobni aniqlang ?
   

а) Faqat topologik oʻzgarishlarni, faqat vaznlarning oʻzgarishlarini, topologik
va vaznlarning oʻzgarishlarini hisobga olib oʻrgatish;
b) Faqat topologik oʻzgarishlarni hisobga olib oʻrgatish;
с) Supervizorli, vaznlarning oʻzgarishlarini hisobga olib oʻrgatish;

5. 
   Faqat vaznlarning oʻzgarishlarini hisobga olib oʻrgatish.
   
1. 
   Neyron tarmoqlarni obyektlarni anglab olishga stoxastik va determinalli oʻrgatishning turlari to’gri ko’rsatilgan javobni aniqlang ?
   

а) Oʻxshashliklarga va buyruq-asoslarga asoslangan oʻrgatish;
b) topologik oʻzgarishlar va oʻxshashliklarga asoslangan oʻrgatish ;
с) Supervizorli va vaznlarning oʻzgarishlariga asoslangan oʻrgatish;

5. 
   Buyruq-asoslarga va topologik oʻzgarishlarga asoslangan oʻrgatish.
   
1. 
   Oʻrgatishni tashkil etishga koʻra neyron tarmoqlar qanday turlarga boʻlinadi?
   

а) Oʻqituvchili va oʻqituvchisiz o’rgatadigan neyronli tarmoqlarga bo’linadi;
b) Topologikli va chiquvchi signallarsiz neyron tarmoqlarga bo’linadi;
с) Supervizorli va vaznli neyron tarmoqlarga bo’linadi;

5. 
   Buyruq-asosli va topologikli neyron tarmoqlarga bo’linadi.
   
1. 
   Xebba tarmoqi bo’yicha o’rgatishning signalli usuli bo’yicha o’rgatishda vaznlarning o’zgarishini aniqlovchi qoidani ko’rsating ?
   

1. 
   (t) = (t − 1)+∝∙ y^{( )} ∙ y^{( )};
   
2. 
   (t − 1) = (t)+∝∙ y^{( )} ∙ y^{( )};
   
3. 
   (t) = (t)+∝∙ y^{( )} ∙ y^{( )};
   

5. 
   (t) = (t − 1)+∝∙ y^{( )} + y^{( )}.
   
1. 
   Koxonen tarmoqlari sinflash masalasini ……………… yechadigan tarmoqlar hisoblanadi.
   

1. 
   o’qituvchisiz;
   
2. 
   o’qituvchili;
   
3. 
   etalon tanlovli;
   

5. 
   chiziqli;
   
1. 
   Koxonen tarmoqlari yordamida sinflash masalasini yechishda { } nuqtalar to’plamini Evklid masofasining ……….. bo’yicha bir-biriga ………. bo’lgan ……….singlarga ajratish talab qilinadi.
   

1. 
   kvadrati; yaqin; k ta;
   
2. 
   kubi; uzoq; k ta;
   
3. 
   yarmi; o‘xshashmas; minimal;
   

5. 
   soni; maksimal; minimal.
   
1. 
   Koxonen tarmoqlari yordamida sinflash masalasini yechish uchun ta shunday k nuqtalarni topish kerakki, ular uchun …………………. bo’lsin.
   

1. 
   = ∑ ∑ || − || minimal;
   
2. 
   = ∑ ∑ || − || maksimal;
   
3. 
   = ∑ ∑ || − || minimal;
   

5. 
   = ∑ ∑ || − ||maksimal.
   
1. 
   Koxonen tarmoqlari yordamida { } nuqtalar to’plamini K ta sinflarga ajratuvchi
   

   qoidani ko’rsating ?
   . a) = { : −	< |	−	| , ∀	≠	};
   b) = { : −	> |	−	| , ∋	≠	};
   c) = { : −	= |	−	| , ∀	≠	};
   e) = { : −	< |	−	| , ∋	≠	}.

2. 
   Koxonen algoritmi bo’yicha o’rgatishda kiruvchi obyektlar va ularning vaznli koeffitsiyentlarining qiymatlarini normallashtirish qoidasini ko’rsating ?
   

. a) = / ∑ ;

2. 
   = /;
   
3. 
   = − / ∑ ;
   

5. 
   = ( + )/ ∑ .
   
1. 
   Kirish va chiqishlarda ishlatiladigan signallarga qarab neyron toʻrlar ….............
   

turlarga boʻlinadi.

1. 
   analogli va binar;
   
2. 
   raqamli va tasodifiy;
   
3. 
   analogsiz va uzluksiz;
   

5. 
   analogli va uzluksiz.
   
1. 
   Vaqtni modellashtirish boʻyicha neyron toʻrlar …............. vaqtli turlarga boʻlinadi.
   

1. 
   uzluksiz va diskret;
   
2. 
   uzilikli va tasodifiy;
   
3. 
   analogsiz va uzluksiz;
   

5. 
   analogli va uzlukli.
   
1. 
   Bir qatlamli neyron tarmoq - bu ................... turdagi tarmoqdir.
   

1. 
   sodda, iyerarxik, norekurrent;
   
2. 
   sodda va toʻgʻri aloqasiz, teskari aloqali;
   
3. 
   teskari aloqasiz, toʻgʻri aloqali va iyerarxik;
   

5. 
   toʻgʻri aloqasiz, toʻgʻri aloqali va sodda
   

1. 
   “Perseptron” neyronli tarmoqi nechanchi yilda va qaysi olim tomonidan yaratilgan?
   

а) 1962 yilda Rozenblatt tomonidan;

2. 
   1964 yilda Makkolok tomonidan;
   

с) 1982 yilda У. Pitts tomonidan;
e) 1970 yilda Xomblad tomonidan.

2. 
   Neyron tarmoqlar yordamida asosan qanday tipdagi masalalar yechiladi ?
   

а) Sinflash, klasterlash, approksimatsiyalash, avtoassotsiatsiya;

2. 
   Differensiallash, klasterlash, integrallash, avtoassotsiatsiya;
   

с) Bo’laklash, ketma-ket izlash, to’plamlarni qo’shish;
e) To’plamlarni ko’paytisrish, mantiqiy amallar bajarish, sinflash.

3. 
   Neyron tarmoqlarni obyektlarni tanib olishga oʻrgatuvchi usullarning turlarini to’g’ri ko’rsating ?
   

а) Tashqi muhit bilan aloqa, topologik va vaznlarni oʻzgartirish, kirishga qoʻyiladigan talablar, stoxastik va determinallilik asosida;

2. 
   Differensiallash, klasterlash, integrallash, avtoassotsiatsiya asosida;
   

с) Bo’laklash, ketma-ket izlash, to’plamlarni qo’shish asosida;
e) To’plamlarni ko’paytisrish, mantiqiy amallar bajarish, sinflash asosida.

4. 
   Neyron tarmoqlarni obyektlarni tanib olishga tashqi muhit bilan aloqa asosida oʻrgatishning turlari to’gri ko’rsatilgan javobni aniqlang ?
   

а) Supervizorli, supervizorsiz va tasdiqlash bilan o’rgatish;

2. 
   Differensiallash, klasterlash va integrallash bilan o’rgatish;
   

с) Supervizorli, ketma-ket izlash, to’plamlarni qo’shish bilan o’rgatish;
e) To’plamlarni ko’paytisrish, mantiqiy amallar bilan o’rgatish.

5. 
   Neyron tarmoqlarni obyektlarni tanib olishga topologik va vaznlarni oʻzgartirish asosida oʻrgatishning turlari to’gri ko’rsatilgan javobni aniqlang ?
   

а) Faqat topologik oʻzgarishlarni, faqat vaznlarning oʻzgarishlarini, topologik
va vaznlarning oʻzgarishlarini hisobga olib oʻrgatish;

2. 
   Faqat topologik oʻzgarishlarni hisobga olib oʻrgatish;
   

с) Supervizorli, vaznlarning oʻzgarishlarini hisobga olib oʻrgatish;
e) Faqat vaznlarning oʻzgarishlarini hisobga olib oʻrgatish.

6. 
   Neyron tarmoqlarni obyektlarni tanib olishga stoxastik va determinalli oʻrgatishning turlari to’gri ko’rsatilgan javobni aniqlang ?
   

а) Oʻxshashliklarga va buyruq-asoslarga asoslangan oʻrgatish;

2. 
   topologik oʻzgarishlar va oʻxshashliklarga asoslangan oʻrgatish ;
   

с) Supervizorli va vaznlarning oʻzgarishlariga asoslangan oʻrgatish;
e) Buyruq-asoslarga va topologik oʻzgarishlarga asoslangan oʻrgatish.

7. 
   Perseptron deb qanday funksiyaning qiymatini hisoblovchi qurilmaga aytiladi ?
   

а) = [∑ > ]

2. 
   = [∑ < ];
   
3. 
   = − ∑ ;
   

e) = −∑ .

8. 
   Perseptron nechta qatlamli bo’lishi mumkin ?
   

а) ko’pqatlamli;

2. 
   faqat bir qatlamli;
   
3. 
   faqat ikki qatlamli;
   

e) faqat nol qatlamli.

1. 
   Chuqur o’qitish – bu?
   
   1. 
      barcha javob to’g’ri;
      

b)ko'p pog’onali taqdimotni o'rganishga asoslangan mashinali o'qitish algoritmlari to'plamidir;
c) ko'p qatlamli neyron tarmoqlarini tadqiq qilinayotgan obyektga tegishli juda katta miqdordagi ma'lumotlardan foydalanib, ularning tuzilishi va xususiyatlarini tushunishga qaratilgan jarayondir;
d)bir nechta taqdimot pog’nalari abstraktsiyaning bir nechta pog’onasini anglatadi.

2. 
   Chuqur o’qitish asosan ____________asosida amalga oshiriladi
   
   1. 
      neyron tarmoqlari;
      

b)regressiya;
c) sinflashtirish;
d)o’qituvchisiz (unsupervised) o’qitish.

3. 
   Chuqur o’qtitishda quyidagi usullardan qaysilari mashinani o’qitish hisoblanadi? a) Barcha javob to’g’ri;
   

b)Regressiya;
c) Sinflashtirish;
d)klasterlash (Segmentlash).

4. 
   Chuqur o‘qitish tushunchasi – bu?
   
   1. 
      sun’iy neyron tarmoqlari deb ataladigan miyaning tuzilishi va funktsiyasidan ilhomlangan algoritmlar bilan bog‘liq bo‘lgan mashina o‘rganishning kichik bir sohasidir;
      
   2. 
      katta va murakkab modellarni tushuntirish va uning xususiyatlarini aniqlash kichik bir sohasidir;
      
   3. 
      Ko'p qoplamali neyron tarmoqlardan foydalanatuǵın mashinali o'qitishding bitta bo'lagidir;
      
   4. 
      Ketma-ketlikni qayta ishlashga ixtisoslashgan neyron tarmoqlarning turi.
      
5. 
   Chuqur o‘rganish birinchi marta nechanchi yilda nazariylashtirilgan?
   
   1. 
      1980 yillarda
      
   2. 
      1970 yillarda
      
   3. 
      1960 yillarda
      
   4. 
      1950 yillarda
      
6. 
   Chuqur o‘rganish qanday ishlaydi?
   
   1. 
      chuqur o‘rganish usullarining aksariyati neyron tarmoq arxitekturasidan foydalanadi;
      
   2. 
      chuqur o‘qitish avtomatlashtirilgan eshitish va nutq tarjimasida qo‘llanilmoqda.
      
   3. 
      chuqur o‘rganish, qiziqish joylarini topadigan yuldoshlardan ob’ektlarni aniqlash va qo‘shinlar uchun xavfsiz yoki xavfli zonalarni aniqlash uchun ishlatiladi.
      
   4. 
      ketma-ketlikni qayta ishlashga ixtisoslashgan neyron tarmoqlarda ishlaydi.
      
7. 
   Chuqur o‘qitish turlarini ko’rsating?
   

1. 
   barcha javob to’g’ri;
   
2. 
   svertkalı neyron tarmoqlar (CNN);
   
3. 
   teran neyron tarmoqlar(DNN);
   
4. 
   rekurrent neyron tarmoqlar (RNN).
   

8. 
   Svertkali neyron tarmoqlar (Network, CNN)- bu?
   

1. 
   Ian Lekunning tomonidan taqdim etilgan maxsus neyron tarmoq arxitekturasi, dastlab samarali tasvirni aniqlashni maqsad qilgan;
   
2. 
   Ketma-ketlikni qayta ishlashga ixtisoslashgan neyron tarmoqlarning turi;
   
3. 
   Ko'p qoplamali neyron tarmoqlardan foydalanatuǵın mashinali o'qitishding bitta bo'lagidir;
   
4. 
   Sun’iy neyron tarmoqlari deb ataladigan miyaning tuzilishi va funktsiyasidan ilhomlangan algoritmlar bilan bog‘liq bo‘lgan mashina o‘rganishning kichik bir sohasidir.
   

9. 
   Recurrent neyron tarmoqlari (RNN) — bu?
   
   1. 
      Ketma-ketlikni qayta ishlashga ixtisoslashgan neyron tarmoqlarning turi;
      
   2. 
      Ian Lekunning tomonidan taqdim etilgan maxsus neyron tarmoq arxitekturasi, dastlab samarali tasvirni aniqlashni maqsad qilgan;
      
   3. 
      Sun’iy neyron tarmoqlari deb ataladigan miyaning tuzilishi va funktsiyasidan ilhomlangan algoritmlar bilan bog‘liq bo‘lgan mashina o‘rganishning kichik bir sohasidir;
      
   4. 
      Ko'p qoplamali neyron tarmoqlardan foydalanatuǵın mashinali o'qitishding bitta bo'lagidir.
      
10. 
    Teran o'qitish (ingliz tili. deep learning) – bu?
    
    1. 
       Ko'p qoplamali neyron tarmoqlardan foydalanatuǵın mashinali o'qitishding bitta bo'lagidir;
       
    2. 
       Ian Lekunning tomonidan taqdim etilgan maxsus neyron tarmoq arxitekturasi, dastlab samarali tasvirni aniqlashni maqsad qilgan;
       
    3. 
       Ketma-ketlikni qayta ishlashga ixtisoslashgan neyron tarmoqlarning turi; Sun’iy neyron tarmoqlari deb ataladigan miyaning tuzilishi va funktsiyasidan ilhomlangan algoritmlar bilan bog‘liq bo‘lgan mashina o‘rganishning kichik bir sohasidir.
       

1. 
   Nutqni avtomatik tanish masalalarida ko’pgina hollarda qaysi parametrlar xarakterlanadi?
   
   1. 
      nutqni uzatish kanalining xususiyati, lug’at hajmi, nutq atrofidagi xalaqitlar darajasi, nutqning o’zgaruvchanligi, kiruvchi nutqning tipini; b) lug’at hajmi, nutq atrofidagi xalaqitlar darajasi;
      

c) nutqning o’zgaruvchanligi, kiruvchi nutqning tipini;
e) nutqni uzatish kanalining xususiyati.

2. 
   Lug’atdagi tanib olinadigan so’zlar hajmidan kelib chiqgan holda ularning nechtasinflari mavjud?
   
   1. 
      5; b) 3; c) 4; e) 2.
      
3. 
   Zamonaviy nutqni avtomatik tanish tizimlari bajarishi shart bo’lgan eng muhim talablarga quyidagilarni qaysi birini kiritish mumkin?
   
   1. 
      uzluksiz ravishda nutqni kiritish, diktorga bog’liq bo’lmaslik, ko’p sondagiso’zlarni tanish qobilyati va tizimning yuqori tezligi; b) diktorga bog’liq bo’lmaslik;
      

c) ko’p sondagi so’zlarni tanish qobilyati va tizimning yuqori tezligi;
e) nutqning o’zgaruvchanligi, kiruvchi nutqning tipini.

4. 
   Belgilar sifatida quyidagilar qo’llaniladi: …………………………..
   
   1. 
      tizim tomonidan tanib olingan nutq turi; tizimning diktorlarning tanib olingan ovozlariga bog’liqligi; etalonlarning detalizasiya darajasi; tanib olinadigan so’zlar soni;
      
   2. 
      diktorga bog’liq bo’lmaslik, ko’p sondagi so’zlarni tanish qobilyati vatizimning yuqori tezligi;
      
   3. 
      etalonlarning detalizasiya darajasi; e) tanib olinadigan so’zlar soni.
      
5. 
   Tizimning diktorlarning tanib olingan ovozlariga bog’liqlik darajasiga ko’ra nechaturga bo’linadi?
   
   1. 
      2; b) 5; c) 4; e) 6.
      
6. 
   Etalonlarning detalizasiya darajasiga ko’ra necha turdagi tizimga bo’linadi?
   
   1. 
      etalon sifatida to’liq so’zni oladigan va so’z qismini (monofonlar, trifonlar, bo’g’inlar) oladigan tizimlarga ajraladi;
      
   2. 
      kichik lug’atli (odatda 100 tagacha so’zlar) va katta lug’atdagi tizimlar;
      
   3. 
      etalon sifatida to’liq so’zni oladigan tizimlar;
      

e) lug’atning hajmi va ochiqligiga sezilarli cheklovlar qo’yadigan tizimlar.

7. 
   Tanib olinadigan so’zlar soni bo’yicha (yoki lug’at hajmi) ularni nechtakategoriyaga ajratish mumkin?
   
   1. 
      2; b) 4; c) 5; e) 6.
      
8. 
   Grammatika turiga ko’ra nutqni tanib olish tizimlarini nechta sinfga ajratishmumkin?
   
   1. 
      buyruqli, grammatikasi o’rnatilgan va diktovka tizimlarga;
      
   2. 
      buyruqli, grammatikasi o’rnatilgan tizimlarga;
      
   3. 
      buyruqli va diktovka tizimlarga; e) diktovka tizimlarga.
      
9. 
   Nutq signallarini avtomatik tanish algoritmlari ketma-ketligi nechta bosqichdan iborat?
   
   1. 
      4; b) 6 ; c) 8; e) 10.
      
10. 
    Odatda belgilar tizimiga quyidagi qaysi talablar quyiladi?
    
    1. 
       informativlik, hajmni minimallashtirish, diktorga bog’liq bo’lmaslik, bir xillik;
       
    2. 
       hajmni minimallashtirish; c) oddiy metrikadan foydalanish;
       

e) diktorga bog’liq bo’lmaslik.

11. 
    Amaliyotda mikrofondan olingan nutq signali necha kGs diskretlash chastotasidaraqamlashtiriladi?
    
    1. 
       8-22 kGs; b) 4-16 kGs; c) 12-30 kGs; e) 10-28 kGs.
       
12. 
    Svyortkali neyron tarmoqlari (CNN) – bu ………………………
    
    1. 
       yuqori aniqlikdagi tasvirlarda katta hajmdagi ma'lumotlarni samarali ishlash, moslashtirish va tushunish uchun mo'ljallangan arxitektura;
       
    2. 
       buyruqli, grammatikasi o’rnatilgan va diktovka tizimlarga mo'ljallanganarxitektura;
       
    3. 
       kiruvchi ma’lumotlarning topologiyasini saqlab qolish uchun amalga oshiriladi arxitektura;
       

e) hajmni minimallashtirish mo'ljallangan arxitektura.

13. 
    CNN neyron tarmoq modellari quyidagilardan qaysi biri qatlam turlarini o’zichiga oladi?
    
    1. 
       Svyortka qatlami (Convolutional (CONV)), Faollashtirishlash (ACT yoki RELU), Pooling qatlami (POOL), To’liq bog’lanishli qatlam (Fully-connected
       

(FC)), Batch normalization qatlami (BN), Dropout qatlami (DO);

2. 
   Svyortka qatlami (Convolutional (CONV)), Faollashtirishlash (ACT yokiRELU);
   
3. 
   To’liq bog’lanishli qatlam (Fully-connected (FC)), Batch normalization qatlami (BN);
   

e) Svyortka qatlami (Convolutional (CONV)), Faollashtirishlash (ACT yoki RELU), Pooling qatlami (POOL), To’liq bog’lanishli qatlam (Fully-connected (FC)).

14. 
    CNN ni quyidagilardan qaysi biri tekstli diagramma ko’rinishida ifodalash mumkin?
    
    1. 
       INPUT(IMAGE) => CONV => RELU => FC => SOFTMAX;
       
    2. 
       INPUT(IMAGE) => RELU => CONV => FC => SOFTMAX;
       
    3. 
       INPUT(IMAGE) => RELU => CONV => SOFTMAX => FC ;
       

e) SOFTMA => RELU => CONV => INPUT(IMAGE) => FC;

15. 
    Svyortka qatlami – bu………………………………
    
    1. 
       CNN tarmoqning asosiy bloki sanaladi;
       
    2. 
       tarmoqda overfitting muammosini oldini olish uchun mo’ljallangan ANNlarni muntazam ravishda tartibga solish usuli sanaladi;
       
    3. 
       Keng tarqalgan CNN arxitekturasining tuzilishida CONV => RELU => POOL qatlamlari birgalikda bir necha marta qo’llanilganligini ko’rish mumkin; e) bu tavsiflovchi teglar bilan tasvirni belgilash uchun ishlatiladi.
       
16. 
    Tasvirni tanib olish uchun neyron tarmoqni yaratishda quyidagilarni qaysilarini o'z ichiga oladi?
    
    1. 
       ma'lumotlarni to'plash va tayyorlash, topologiyani tanlash, xususiyatlaritanlash, o’qitish parametrlarini tanlash, o’qitish, o’qitish sifatini tekshirish, tuzatish, verballashtirish;
       
    2. 
       ma'lumotlarni to'plash va tayyorlash, topologiyani tanlash;
       
    3. 
       xususiyatlari tanlash, o’qitish parametrlarini tanlash;
       

e) o’qitish sifatini tekshirish, tuzatish, verballashtirish.

17. 
    Turli sohalarda tasvirni tanib olishga qo'llash usullarini keltiring.
    
    1. 
       E - tijorat sanoati, avtomobil sanoati, ishlab chiqarish, o’quv jarayonida
       
    2. 
       Avtomobil sanoati, o’quv jarayonida;
       
    3. 
       Ishlab chiqarish;
       

e) O’quv jarayonida;

18. 
    Tasvirni tanib olish – bu…………………………………
    
    1. 
       tavsiflovchi teglar bilan tasvirni belgilash, tasvirlardagi tarkibni qidirish va robotlarni boshqarish, avtonom avtomashinalar va haydovchilarga yordam berish tizimlari kabi vazifalarni bajarish uchun ishlatiladi;
       
    2. 
       avtonom avtomashinalar va haydovchilarga yordam berish tizimlari kabivazifalarni bajarish uchun ishlatiladi;
       
    3. 
       inson ko'zi tasvirni miya yarim korteks tomonidan talqin qilingan signallarto'plami sifatida ko'radi;
       

e) tasvirlardagi tarkibni qidirish va robotlarni boshqarish kabi vazifalarni bajarish uchun ishlatiladi.

19. 
    Tasvirni tanib olish uchun neyron tarmoqni yaratish bosqichi nechta?
    
    1. 
       8; b) 6; c) 10; e) 4.