مسابقة شبكات عصبية اصطناعية

Sí o No

Jugadas 0

Crear copia

Sobre esta actividad

اختبر فهمك لمفاهيم الشبكات العصبية وتكوينها.

Creada por

Esraa Osama

Egipto

Descarga la versión para jugar en papel

Top 10 resultados

Todavía no hay resultados para este juego. ¡Sé el primero en aparecer en el ranking! Inicia sesión para identificarte.

Crea tu propio juego gratis desde nuestro creador de juegos

Compite contra tus amigos para ver quien consigue la mejor puntuación en esta actividad

Crear reto

		%
	Anónimo	%
		%
		%

Imprime tu juego

مسابقة شبكات عصبية اصطناعية


مسابقة شبكات عصبية اصطناعيةVersión en línea اختبر فهمك لمفاهيم الشبكات العصبية وتكوينها. por 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

Puedes integrar el juego en un LMS compatible con LTI 1.1 o LTI 1.3 como Canvas, Moodle, o Blackboard. De esta manera podrás guardar las puntuaciones automáticamente en el libro de calificaciones de esa plataforma.

مسابقة شبكات عصبية اصطناعية

Sí o No

Sobre esta actividad

Creada por

Descarga la versión para jugar en papel

Top juegos

Sí o No

¿Es verdad?

Sí o No

¿Está creado con Inteligencia Artificial?

Sí o No

Preguntas sobre futbol para niños

Sí o No

Grammys a mejor canción/grabación

Sí o No

OPEN UP 5 UNIT 3: THERE IS/ARE, THERE WAS, THERE WERE

مسابقة شبكات عصبية اصطناعيةVersión en línea

por 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.