Верны ли утверждения?
А) Сильные и слабые социальные связи - формальное различение двух классов межличностных отношений по критерию частоты и длительности контактов
В) Примером сильных связей являются родственники и друзья, слабых - соседи, знакомые, знакомые знакомых, формальные контакты на работе
Верны ли утверждения?
А) Автоассоциативная память широко применяется для моделирования обучения человека восприятию и запоминанию
В) Линейная автоассоциативная память строится из полностью взаимосвязанных линейных модулей
Верны ли утверждения?
А) Граф называют цикличным, если он содержит цикл
В) Клика это такой граф, в котором каждая пара узлов смежна
Верны ли утверждения?
А) Двоичные нейронные сети используют информацию в форме действительных чисел
В) Аналоговые нейронные сети оперируют с информацией, представленной в двоичном виде
Верны ли утверждения?
А) Закон не является структурным основанием власти
В) Психологические основания власти основаны на мотивах поведения объекта и субъекта, выявления человеческого компонента в прогрессе властвования
Верны ли утверждения?
А) ИНС может рассматриваться как направленный граф со взвешенными связями, в котором искусственные нейроны являются узлами
В) По архитектуре связей ИНС могут быть сгруппированы в два класса: сети прямого распространения, в которых графы не имеют петель, и рекуррентные сети, или сети с обратными связями
Верны ли утверждения?
А) ИНС является основой философского течения коннективизма и основным направлением в структурном подходе по изучению возможности построения (моделирования) естественного интеллекта с помощью компьютерных алгоритмов
В) Нейронные сети программируются в привычном смысле этого слова
Верны ли утверждения?
А) Искусственный нейрон имитирует в первом приближении свойства биологического нейрона
В) На вход искусственного нейрона поступает некоторое множество сигналов, каждый из которых является выходом другого нейрона
Верны ли утверждения?
А) Каждый нейрон характеризуется величиной синоптической связи или ее весом wi
В) Каждый синапс имеет текущее состояние, которое обычно определяется как взвешенная сумма его входов
Верны ли утверждения?
А) Клика в неориентированном графе G – это полный подграф G
В) Наиболее часто используемыми алгоритмами для вычисления кратчайших путей являются алгоритм Дийкстры и динамический алгоритм Флойда
Верны ли утверждения?
А) Конкурентное преимущество является «внешним», если оно базируется на превосходстве фирмы в отношении издержек производства, управления фирмой или товаром, которое создает «ценность для изготовителя», позволяющую добиться себестоимости, меньшей чем у конкурента
В) Конкурентное преимущество называется «внутренним», если оно основано на отличительных качествах товара, которые образуют ценность для покупателя за счет либо сокращения издержек, либо повышения эффективности
Верны ли утверждения?
А) Коэффициент кластеризации принимает значения -∞ ≤ Ci ≤ +∞
В) Средний коэффициент кластеризации целой сети Caverage, где N = |V| является количеством вершин
Верны ли утверждения?
А) Кук и Уитмейер утверждают, что если игнорируется явление обмена, «причинные процессы, определяющие основания, тоже останутся невыявленными
В) Кук и Уитмейер считают сетевую теорию и теорию обмена несовместимыми
Верны ли утверждения?
А) Марксистская концепция сущности власти основана на проблемах, связанных с характером классового господства и его основной формой – классовой диктатурой
В) Субъекты и объекты власти являются относительно независимыми и часто меняются друг с другом местами
Верны ли утверждения?
А) Модель данных включает в себя набор понятий для описания данных, связей между ними и ограничений, накладываемых на данные
В) Сетевая модель опирается на математическую структуру, которая называется направленным графом
Верны ли утверждения?
А) Наиболее известным методом поиска максимальной клики в графе является алгоритм Брона-Кербоша
В) Задача клики сводится к задаче обнаружения наибольшей клики в любом графе G
Верны ли утверждения?
А) Направленный граф состоит из узлов, соединенных ребрами
В) В контексте моделей данных ребра представляют собой объекты в виде типов записей данных, а узлы – связи между объектами со степенью кардинальности «один к одному» или «один ко многим»
Верны ли утверждения?
А) Нейронные сети возникли из исследований в области искусственного интеллекта
В) Интенсивность сигнала, получаемого нейроном не зависит от активности синапсов
Верны ли утверждения?
А) Нейронные сети не могут работать с числовыми данными, лежащими в определенном ограниченном диапазоне
В) Обучающий набор данных представляет собой набор наблюдений, для которых указаны значения входных и выходных переменных
Верны ли утверждения?
А) Нейронные сети позволяют эффективно строить нелинейные зависимости
В) При построении нелинейных моделей в статистических программах требуется ручное введение-описание модели в символьном виде с точностью до значений параметров
Верны ли утверждения?
А) Нейронные сети являются одной из областей дискретной математики и, соответственно, сетевых подходов
В) Метод нейронных сетей нельзя сочетать с методами кибернетического моделирования
Верны ли утверждения?
А) Нейросети-автоассоциаторы позволяют эффективнее сжимать данные за счет построения нелинейных отображений и визуализировать данные в пространстве меньшего числа нелинейных главных компонентов
В) Альтернативой нейронной сети при построении сложных нелинейных моделей является только метод группового учета аргументов
Верны ли утверждения?
А) Неориентированный граф является сильносвязным, если существует направленный путь от одного узла до любого другого узла
В) Ориентированный граф является связным, если можно добраться из любого одного узла до любого другого узла через последовательность ребер
Верны ли утверждения?
А) Обобщение используется для композиции элементов данных в запись
В) Агрегация используется для объединения однотипных записей файлов
Верны ли утверждения?
А) Полный граф из n вершин имеет n(n-1)/2, n = |V| число ребер и является регулярным графом степени |V|-1
В) Путь от одной вершины к другой называется такая последовательность ребер, по которой можно проложить маршрут между этими вершинами
Верны ли утверждения?
А) При обучении нейронной сети вместо критерия качества в виде наименьших квадратов можно использовать робастные критерии
В) Для сжатия и визуализации данных в статистике разработан метод линейных главных компонент
Верны ли утверждения?
А) Работа нейронной сети состоит в преобразовании входного вектора в выходной вектор
В) Искусственная нейронная сеть - это полносвязная нейронная сеть с симметричной матрицей связей
Верны ли утверждения?
А) Размер клики определяется числом вершин, которые она содержит
В) Максимальная клика – клика наименьшего возможного размера в данном графе
Верны ли утверждения?
А) Сетевая БД состоит из набора экземпляров каждого типа из заданного в схеме БД набора типов записей и набора экземпляров каждого типа из заданного набора типов связи
В) Основное отличие графовых форм представления данных в сетевой структуре данных от иерархической структуры данных состоит в том, что потомок в графе может иметь любое число предков
Верны ли утверждения?
А) Сетевая модель данных не может быть получена из концептуальной модели
В) Присущие сетевым моделям внутренние ограничения не позволяют напрямую моделировать некоторые реально существующие в предметной области типы связей
Верны ли утверждения?
А) Сети прямого распространения являются динамическими, так как в силу обратных связей в них модифицируются входы нейронов, что приводит к изменению состояния сети
В) Рекуррентные сети являются статическими в том смысле, что на заданный вход они вырабатывают одну совокупность выходных значений, не зависящих от предыдущего состояния сети
Верны ли утверждения?
А) Сила и богатство является главным источником власти в обществах, где еще формируется гражданское общество, не развиты интересы и культура принятия общего для всех порядка
В) Властвовать может только тот, кто усвоил законы организации и возможности ее использования в мобилизации и координации
Верны ли утверждения?
А) Субъективно-психологический подход источником и содержанием власти определяет систему норм, господствующих в обществе
В) Нормативно-формалистский подход основу и суть власти объясняет врожденной склонностью людей к агрессии, инстинктом к главенству, формой самореализации особого вида индивидов
Верны ли утверждения?
А) Тенденция «общаться с себе подобными» означает, что атрибуты узла (человека в исследовании Милграма и Траверза), скорее всего, окажутся коррелированными
В) Социальная сеть, послужившая предметом исследования Травреза и Милграма, - являлась упорядоченной сетью
Верны ли утверждения?
А) Теория обмена рассматривает основания структуры, а сетевая теория концентрируется на отношениях между двумя действующими субъектами
В) Кук и Уитмейер утверждают, что «сети обмена рассматриваются как взаимосвязанные ряды отношений обмена»
Верны ли утверждения?
А) Теория обмена Эмерсона основывается на потоке выгод от одних индивидов к другим через социальное взаимодействие
В) Идея "сетей обмена" не связана с изучением отношений обмена между позициями внутри социальных сетей
Верны ли утверждения?
А) Теория принятия решений позволяет «лучше понять, как действующие субъекты осуществляют свойственный процессу взаимодействия выбор»
В) Символический интеракционизм дает возможность объяснить, как действующие субъекты дают друг другу знать о своих намерениях, что имеет большое значение для развития доверия и уверенности в обмене
Верны ли утверждения?
А) Функции сетевого моста очень схожи с функциями другого сетевого устройства – switch (сетевой коммутатор)
В) В настоящее время Network bridge практически не используются из-за их низкой производительности
Верны ли утверждения?
А) Целью автоассоциативной памяти является классификация и последующее опознание стимула, который поступает в сеть в виде входного образа
В) Автоассоциативная память есть однослойная сеть, состоящая из полностью взаимосвязанных линейных модулей, которые управляются параллельно
Верны ли утверждения?
А) Целью самоувеличивающейся сети не является обучение нелинейным ассоциациям между входящими-выходящими образами
В) Нелинейный модуль подсчитывает уровень активации путем суммирования всех взвешенных активаций, которые он получает
Верны ли утверждения?
А) Чем ближе локальный коэффициент кластеризации к 1, тем менее вероятно, что данная сеть сформирована кластерами
В) Идентификация обязательно показывает функции мотива и функции его компонентов
Верны ли утверждения?
А) Чем ближе централизация к 1, тем менее вероятно, что сеть имеет тенденцию к звездообразной топологии
В) Чем ближе централизация к 0, тем менее вероятно, что узлы сети в среднем обладают одинаковым количеством связей
Верны ли утверждения?
А) Элемент данных должен иметь свой тип (неструктурный, простой)
В) Каждый экземпляр типа набора может содержать только один экземпляр записи членов и сколько угодно экземпляров записей владельца
___________ - сетевое устройство, предназначенное для объединения сегментов сети передачи данных в единую сеть
___________ - математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток живого организма
___________ - величина, которая показывает, обладает ли сеть звездообразной топологией или узлы сети обладают в среднем одинаковой степенью
___________ - взаимосвязанный комплекс долгосрочных мер или подходов во имя укрепления жизнеспособности и мощи организации по отношению к ее конкурентам
___________ - внутренняя самообучающаяся часть нейронной сети
___________ - выходная связь данного нейрона, с которой сигнал (возбуждения или торможения) поступает на синапсы следующих нейронов
___________ - граф, для которого |E| = O (|V|k) и 2> k> 1 или по-другому когда |E| “|V|
___________ - клика, которая не может быть расширена путём включения дополнительных смежных вершин, то есть нет клики большего размера, включающей все вершины данной клики
___________ - клика, которая не может быть увеличена включением еще одной смежной вершины, то есть такая клика, что любая другая клика графа G, построенная на множестве вершин этого графа, не является полной
___________ - конечный уровень агрегации
___________ - кратчайший путь между всеми парами вершин наибольшей длины
___________ - минимальная дистанция между узлами i и j
___________ - многослойная сеть, состоящая из нелинейных модулей
___________ - множество нейронов на которые в каждый такт времени параллельно поступают сигналы от других нейронов данной сети
___________ - наиболее сложный вид нейронных сетей, в которых имеется обратная связь
___________ - наименьшая поименованная информационная единица данных, доступная пользователю
___________ - небольшой связный граф G’
___________ - однонаправленные входные связи, соединенные с выходами других нейронов
___________ - определение связи между типами записей
___________ - отсутствие связей между двумя партнерами эго, или фокального актора
___________ - параметр, который показывает тенденцию графа быть разделённым на группы
___________ - паттерны (структуры) в сложных сетях, которые присутствуют достоверно чаще, чем в случайных сетях
___________ - переход через определенную последовательность узлов (v1, v2…, vL) таким образом, что {(v1, v2), (v2, v3)…, (vL-1, vL)} ~ E
___________ - подмножество вершин, в котором ни одна из пар вершин не является ребром графа
___________ - подмножество вершин, которое содержит множество ребер, соединяющих эти вершины друг с другом
___________ - поименованная двухуровневая иерархическая структура, которая содержит запись владельца и записи членов
___________ - поименованная совокупность экземпляров записей различного типа и экземпляров наборов, содержащих связи между ними
___________ - поименованная совокупность элементов данных внутри записи или другого агрегата
___________ - полный подграф неориентированного графа
___________ - последовательность без повторений узлов, например (V1, V4, V5, V2, V3)
___________ - простейшая единица, чей выход прямо пропорционален уровню ее активации
___________ - простой граф, в котором каждая пара различных вершин смежна
___________ - путь (V1, V2,…, VL) где v1 = vL без повторного перехода через другие узлы, причем L>3, например (V1, V2, V5, V4, V1)
___________ - путь, все ребра которого различны
___________ - ситуация, имеющая особую побудительную структуру, предполагающую, 1) что если все члены группы будут сотрудничать, все выиграют, тогда как 2) для каждого индивида в отдельности более выгодно действовать независимо от других
___________ - совокупность логически связанных экземпляров записей
___________ - те характеристики, свойства товара или марки, которые создают для фирмы определенное превосходство над своими прямыми конкурентами
___________ - тенденция предоставлять эго-актору одну и ту же информацию
___________ - число связей на один узел, определенное как density = 2E/|V|(|V|-1)
___________ - это некоторая абстракция, в которой отражаются самые важные аспекты функционирования выделенной предметной области, а второстепенные – игнорируются