Crear
Descargar
Obtener Plan Académico
Compartir juego
Intégralo en tu plataforma

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.
Descargar
Has superado el número máximo de juegos que puedes integrar en Google Classroom con tu Plan actual.

Para integrar tantos juegos como quieras en Google Classroom, necesitas un Plan Académico o un Plan Comercial.

Has superado el número máximo de juegos que puedes integrar en Microsoft Teams con tu Plan actual.

Para integrar tantos juegos como quieras en Microsoft Teams, necesitas un Plan Académico o un Plan Comercial.

La descarga de juegos es una característica exclusiva para usuarios con un Plan Académico o un Plan Comercial.

Obtén ahora tu Plan Académico o Comercial y comienza a integrar tus juegos en tu LMS, web o blog.

Si lo deseas, puedes descargar un juego de prueba aquí y probar su integración:

Нейрондық желі quiz

Test

Jugadas 1

Sobre esta actividad

Желі туралы білімді тексеріңіз

Creada por

Kazajstán

Descarga la versión para jugar en papel

Crea tu propio juego gratis desde nuestro creador de juegos
Compite contra tus amigos para ver quien consigue la mejor puntuación en esta actividad

Top juegos

%
Anónimo
Anónimo
%
%
%
Has superado el número máximo de juegos que puedes imprimir con tu Plan actual.

Para imprimir tantos juegos como quieras, necesitas un Plan Académico o un Plan Comercial.

Imprime tu juego
Нейрондық желі quiz
 

Нейрондық желі quizVersión en línea

Желі туралы білімді тексеріңіз

por zha
1

Нейрондық желіде нейронның негізгі функциясы қандай?

2

Салмақтар не үшін қажет?

3

Активция функциясы не үшін керек?

4

Қандай қабаттар бар?

5

Градиентті төмендету не үшін қолданылады?

6

Overfitting не туралы?

7

Bias-variance trade-off қалай түсіндіріледі?

8

Backpropagation не істейді?

9

Learning rate неге байланысты?

10

Нейрондық желіні бағалау әдістері не болып табылады?

Объяснение

Нейрон сұрыптап алған сигналды кейінгі қабатқа береді.

Салмақтар сигналдың маңыздылығын үйрену кезінде реттеледі.

Активизация сигналды бейнелеудің пайдалы күрделілігін қамтамасыз етеді.

Екі негізгі типі – жасырын (сыртқыға көрінбейді) және шығу қабаты.

Градиент descent желіні үйретуге көмектеседі.

Мұндай жағдайда жалпықолданым нашарлайды.

Жақсы модель жалпыға ортақ болып, өлшемге ие болады.

Қателік градиентін есептеп салмақты бейімдейді.

Көбірек learning rate тезірек үйретеді, бірақ тұрақсыз етуі мүмкін.

Дәлдік пен жалпыламалықты тексеру үшін үш жиынтық пайдаланылады.

¿Estás seguro que quieres abandonar la página?

Al abandonar la página perderás el progreso del juego.