مسابقة شبكات عصبية اصطناعية

Oui ou Non

Parties jouées 0

Créer une copie

À propos de cette activité

اختبر فهمك لمفاهيم الشبكات العصبية وتكوينها.

Créé par

Esraa Osama

Egypt

Téléchargez la version pour jouer sur papier

Top 10 résultats

Il n'y a toujours pas de résultats pour ce jeu. Soyez le premier à apparaître dans le classement! Connectez-vous pour vous identifier.

Créez votre propre jeu gratuite à partir de notre créateur de jeu

Affrontez vos amis pour voir qui obtient le meilleur score dans ce jeu

Créer un défi

		%
	Anonyme	%
		%
		%

Imprimez votre jeu

مسابقة شبكات عصبية اصطناعية


مسابقة شبكات عصبية اصطناعيةVersion en ligne اختبر فهمك لمفاهيم الشبكات العصبية وتكوينها. par Esraa Osama 1 في بنية الشبكة العصبية التقليدية، جميع الخلايا متصلة مباشرة بكل الخلايا في الطبقة الأخرى ولكن بدون وجود طبقة مخفية. Yes No 2 وزنات الوصلات بين الخلايا تتغير أثناء عملية التدريب وفقاً للخطأ الناتج. Yes No 3 الشبكات العصبية لا تحتاج إلى بيانات للتدريب وتتعلم من فراغ. Yes No 4 تتكون الشبكات العصبية الاصطناعية من طبقة إدخال، وطبقات مخفية، وطبقة خرج. Yes No 5 يمكن تدريب الشبكات العصبية فقط مع البيانات النصية وليست مع الصور أو الإشارات الرقمية. Yes No 6 أوزان الشبكة تبقى ثابتة أثناء التدريب ولا تُحدَّث. Yes No 7 طبقة الإدخال تستخدم أوزاناً بشكل مباشر لتعديل الإشارات. Yes No 8 طبقة الإخراج تعطي النتيجة النهائية للشبكة وتحدد التصنيف أو القيمة المتوقعة. Yes No 9 وجود طبقة مخفية ثانية دائماً يحسن الأداء بشكل عام. Yes No 10 الشبكة العصبية لا تحتاج لمرحلة تدريب لضبط الأوزان. Yes No 11 طبقة الإدخال تستقبل البيانات من المحيط الخارجي وتحوّلها إلى إشارات يمكن للشبكة معالجتها. Yes No 12 طبقة المخفية لا تحتوي على أوزان أو اتصالات. Yes No 13 كل طبقة في شبكة عصبونية تتكون من عدد من الخلايا العصبية وتربط بينها أوزان تمثل الاتصالات بين الطبقات. Yes No 14 دالة التفعيل مثل ReLU أو Sigmoid تُستخدم عادة في الطبقة المخفية. Yes No 15 طبقة الإخراج لا يمكنها التعامل مع أكثر من فئة واحدة. Yes No 16 طبقة المخفية تعمل على استخراج الميزات من الإشارات الواردة وتحويلها عبر دوال تفعيل. Yes No

Vous pouvez intégrer le jeu dans un LMS compatible avec LTI 1.1 ou LTI 1.3 comme Canvas, Moodle ou Blackboard. Les scores seront ainsi automatiquement enregistrés dans le carnet de notes de la plateforme.

مسابقة شبكات عصبية اصطناعية

Oui ou Non

À propos de cette activité

Créé par

Téléchargez la version pour jouer sur papier

Top Jeux

Oui ou Non

Adjective Checker

Oui ou Non

Is it created with Artificial Intelligence? - Complete game

Oui ou Non

Foot and Ankle Anatomy Quiz

Oui ou Non

Is it true?

Oui ou Non

Grammys for best song/record

مسابقة شبكات عصبية اصطناعيةVersion en ligne

par Esraa Osama

في بنية الشبكة العصبية التقليدية، جميع الخلايا متصلة مباشرة بكل الخلايا في الطبقة الأخرى ولكن بدون وجود طبقة مخفية.

وزنات الوصلات بين الخلايا تتغير أثناء عملية التدريب وفقاً للخطأ الناتج.

الشبكات العصبية لا تحتاج إلى بيانات للتدريب وتتعلم من فراغ.

تتكون الشبكات العصبية الاصطناعية من طبقة إدخال، وطبقات مخفية، وطبقة خرج.

يمكن تدريب الشبكات العصبية فقط مع البيانات النصية وليست مع الصور أو الإشارات الرقمية.

أوزان الشبكة تبقى ثابتة أثناء التدريب ولا تُحدَّث.

طبقة الإدخال تستخدم أوزاناً بشكل مباشر لتعديل الإشارات.

طبقة الإخراج تعطي النتيجة النهائية للشبكة وتحدد التصنيف أو القيمة المتوقعة.

وجود طبقة مخفية ثانية دائماً يحسن الأداء بشكل عام.

الشبكة العصبية لا تحتاج لمرحلة تدريب لضبط الأوزان.

طبقة الإدخال تستقبل البيانات من المحيط الخارجي وتحوّلها إلى إشارات يمكن للشبكة معالجتها.

طبقة المخفية لا تحتوي على أوزان أو اتصالات.

كل طبقة في شبكة عصبونية تتكون من عدد من الخلايا العصبية وتربط بينها أوزان تمثل الاتصالات بين الطبقات.

دالة التفعيل مثل ReLU أو Sigmoid تُستخدم عادة في الطبقة المخفية.

طبقة الإخراج لا يمكنها التعامل مع أكثر من فئة واحدة.

طبقة المخفية تعمل على استخراج الميزات من الإشارات الواردة وتحويلها عبر دوال تفعيل.