B、28;10 C、784;1 D、28;1
5【单选题】前馈型神经网络的中各个层之间是()的,反馈型神经网络中各个层之间是()的。C A、有环;有环 B、有环;无环 C、无环;有环 D、无环;无环
6【单选题】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【单选题】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【单选题】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【多选题】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 D、两层输出层
10【多选题】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【判断题】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。()F
12【判断题】人工神经网络训练的目的就是使得损失函数最小化。()F
13【判断题】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。()。F 14【判断题】隐藏层中的全连接层主要作用是将所有特征融合到一起。()T
15【判断题】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。()F 第六章
1【单选题】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 D、线性回归
2【单选题】()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【单选题】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【单选题】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【单选题】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 D、小;大
6【单选题】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【单选题】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