最新资料欢迎阅读 D、无环;无环
6.关于MNIST,下列说法错误的是()。C A、是著名的手写体数字识别数据集 B、有训练集和测试集两部分
C、训练集类似人学习中使用的各种考试试卷 D、测试集大约包含10000个样本和标签
7.隐藏层中的池化层作用是()训练参数,对原始特征信号进行采样。A A、减少 B、增加 C、分割 D、组合
8.如果某个隐藏层中存在以下四层,那么其中最接近输出层的是()。D A、卷积层 B、池化层 C、全连接层 D、归一化指数层
9.一个完整的人工神经网络包括()。AC A、一层输入层 B、多层分析层 C、多层隐藏层
17
最新资料欢迎阅读 D、两层输出层
10.前馈型神经网络常用于()。AD A、图像识别 B、文本处理 C、问答系统 D、图像检测
11.神经网络中各个隐藏层能提取出和人类看到的一样的特征。()X
12.人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化。()√
13.误差的反向传播,即从第一个隐藏层到输出层,逐层修改神经元的连接权值参数,使得损失函数值最小。()。X
14.隐藏层中的全连接层主要作用是将所有特征融合到一起。()√
15.梯度下降算法是最常用也是最有效的神经网络的优化办法,完全可以满足不同类型的需求。()X 第六章
1.典型的“鸡尾酒会”问题中,提取出不同人说话的声音是属于()。B
A、监督学习 B、非监督学习 C、强化学习
18
最新资料欢迎阅读 D、线性回归
2.()有跟环境进行交互,从反馈当中进行不断的学习的过程。C A、监督学习 B、非监督学习 C、强化学习 D、线性回归
3.在Q-Learning中,所谓的Q函数是指()。A A、状态动作函数 B、状态值函数 C、动作值函数 D、策略函数
4.Q函数Q(s,a)是指在一个给定状态s下,采取某一个动作a之后,后续的各个状态所能得到的回报的()。A A、期望值 B、最大值 C、最小值 D、总和
5.在强化学习的过程中,学习率α越大,表示采用新的尝试得到的结果比例越(),保持旧的结果的比例越()。A A、大;小 B、大;大 C、小;小
19
最新资料欢迎阅读 D、小;大
6.在ε-greedy策略当中,ε的值越大,表示采用随机的一个动作的概率越(),采用当前Q函数值最大的动作的概率越()。A
A、大;小 B、大;大 C、小;小 D、小;大
7.在强化学习过程中,()表示随机地采取某个动作,以便于尝试各种结果;()表示采取当前认为最优的动作,以便于进一步优化评估当前认为最优的动作的值。A A、探索;开发 B、开发;探索 C、探索;输出 D、开发;输出
8.强化学习中,()主要探索未知的动作会产生的效果,有利于更新Q值,获得更好的策略。A A、探索 B、开发 C、输入 D、输出
20