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试卷介绍
试卷预览
- 51神经网络的拓扑结构可以分为()和随机型网络等
A.前向型
B.跑步
C.反馈型
D.自组织竞争型
开始考试练习点击查看答案 - 52神经网络模型(necural network)因受人类大脑的启发而得名。神经网络由许多神经元(neuron)组成,每个神经元接受一个输入、对输入进行处理后给出一个输出,列关于神经元的锚述正确的有()
A.每个神经元有一个输入和一个输出
B.每个神经元有多个输入和一个输出
C.每个神经元有一个输入和多个输出
D.每个神经元有多个输入和个输出
开始考试练习点击查看答案 - 53与全连接的DNN,CNN的优势有()
A.参数更少
B.泛化更好
C.训练更快
D.更容易搭建
开始考试练习点击查看答案 - 54LSTM应用场景有()
A.翻译语言
B.语音识别
C.图像识别
D.股票预测
开始考试练习点击查看答案 - 55RNN在NLP领域的应用包括()
A.语言模型与文本生成
B.机器翻译
C.语音识别
D.图像描述生成
开始考试练习点击查看答案 - 56下列关千Dropout的说法正确的有()
A.Dropout背后的思想其实就是把DNN当作一个集成模型来训练,之后取所有值的平均值,而不只是训练单个DNN "
B.DNN网络将Dropout率设置为P,也就是说一个神经元被保留概率是1-P,。当一个神经元被丢弃时:无论输入或者相关的参数是什么,它的输值就会被设置为0 " "
C.丢弃的神经元在训练阶段,对BP算法的前向和后向阶段都没有贡献。由于这个原因,每一次训练都像是在训练一个新的网路 " "
D.Dropout方法通常和L2正则化或其他参数约束技术〔比如Max Norm)一起使用来防止神经网络的过拟合"
开始考试练习点击查看答案 - 57下列关于卷积神经网络的叙述正确的有()
A.可用于处理时间序列数据
B.可用于处理图像数据
C.卷积网络中使用的卷积运算就是数学中的卷积计算
D.至少在网络的一层中使用卷积
开始考试练习点击查看答案 - 58下列关于梯度消失和梯度爆炸的说法正确的有()
A.根据链式法则,如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话,那么即使这个结果是0.99,在经过足够多层传播之后,误差对输入层的偏导会趋于0 "
B.可以采用ReLU激活函数有效地解决梯度消失的情况" "
C.根据链式法则,如果每一层神经元对上一层输出的偏导乘上权重结都大于1的话,在经过足够多层传播之后,误差对输入层的偏导会趋于无穷大" "
D.可以通过减小初始权重矩阵的值来缓解度爆炸"
开始考试练习点击查看答案 - 59卷积神经网络为了保证图像对位移、缩放、扭曲的鲁棒性,可采取的措施有()
A.局部感受野
B.共享权值
C.池采样
D.正则化
开始考试练习点击查看答案 - 60卷积神经网络中常用的池化函数包括()
A.最大池化函数
B.L2范数
C.相邻矩形区域内的平均值
D.基于据中心像素距离的加权平均函数
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