1. 下列哪一项属于特征学习算法(representation learning algorithm)?A  K近邻算法B  随机森林C  神经网络D  都不属于2. 深度学习与机器学习算法之间的区别在于,后者过程中无需进行特征提取工作,也就是说,我们建议在进行深度学习过程之前要首先完成特征提取的工作。这种说法是:A  正确的B  错误的3. 假定你在神经网络中的隐藏层中使用激活函数 X。在特定神…

2021-03-08 85点热度 0人点赞 阅读全文

1. 假设有一个如下定义的神经网络: 如果我们去掉ReLU层,这个神经网络仍能够处理非线性函数,这种说法是:A  正确的B  错误的2. 假设下方是传入最大池化层的一个输入,该层中神经元的池化大小为(3,3)。 那么,该池化层的输出是多少?A  3B  7C  5D  5.53. 混沌度(Perplexity)是一种常见的应用在使用深度学习处理NLP问题过程中的评估技术,关于混沌度,哪种说法是正确…

2021-03-08 60点热度 0人点赞 阅读全文

1. 有许多种梯度下降算法,其中两种最出名的方法是l-BFGS和SGD。l-BFGS根据二阶梯度下降而SGD是根据一阶梯度下降的。 在下述哪些场景中,会更加偏向于使用l-BFGS而不是SGD? 场景1: 数据很稀疏 场景2: 神经网络的参数数量较少A  场景1B  场景2C  两种情况都是D  都不会选择l-BFGS2. 梯度爆炸问题是指在训练深度神经网络的时候,梯度变得过大而损失函数变为无穷。在RNN中,下面哪种方法可以较好地处理梯度…

2021-03-08 86点热度 0人点赞 阅读全文

1. 一个循环神经网络可以被展开成为一个完全连接的、具有无限长度的普通神经网络,这种说法是A  正确的B  错误的2. 随着句子的长度越来越多,神经翻译机器将句意表征为固定维度向量的过程将愈加困难,为了解决这类问题,下面哪项是我们可以采用的?A  使用递归单元代替循环单元B  使用注意力机制(attention mechanism)C  使用字符级别翻译(character level translation)D&n…

2021-03-08 110点热度 0人点赞 阅读全文

1. 对于MLP,输入层中的节点数为10,隐藏层为5.从输入层到隐藏层的最大连接数是A  50B  小于50C  超过50D  这是一个任意值2. 声明1:可以通过将所有权重初始化为0 来训练网络。 声明2:可以通过将偏差初始化为0来很好地训练网络 以上哪些陈述是真实的?A  1对2错B  1错2对C  1和2都对D  1和2都错3. 在CNN中使用1×1卷…

2021-03-08 60点热度 0人点赞 阅读全文

1. 使用深度学习的情感分析是多对一的预测任务A  对B  错2. 上面的红色曲线表示关于深度学习算法中每个时期的训练精度。绿色和蓝色曲线都表示验证的准确性。 哪条曲线表示过拟合overfitting?A  绿色曲线B  蓝色曲线3. 对于二元分类问题,您会选择以下哪种架构? A  1B  2C  任何一个D  都不用4. 使用批量归一化可以解决神经网络训练…

2021-03-08 56点热度 0人点赞 阅读全文

1. 看一下下面的这个循环神经网络:在下面的条件中,满足上图中的网络结构的参数是: A  B  C  2. 这些任务中的哪一个会使用多对一的RNN体系结构? A  语音识别(输入语音,输出文本)。 B  情感分类(输入一段文字,输出0或1表示正面或者负面的情绪)。 C  图像分类(输入一张图片,输出对应的标签)。 3. 多义现象可以被定义为在文本对象中一个单词或短语的多种含义共存。下列哪一种方法可能是解决此问题的最好选择? A…

2021-03-08 32点热度 0人点赞 阅读全文

1. 你有一个32x32x16的输入,并使用步幅为2、过滤器大小为2的最大池化,请问输出是多少?A  15x15x16B  16x16x8C  16x16x16D  32x32x82. 你有一个63x63x16的输入,有32个过滤器进行卷积,每个过滤器的大小为7x7,步幅为1,你想要使用“same”的卷积方式,请问padding的值是多少?A  1B  2C  3D …

2021-03-08 41点热度 0人点赞 阅读全文

1. 下面哪些算法模型不可以用来完成命名实体的任务A  LDAB  CRFC  LSTMD  seq2seq2. 有关 TensorFlow API,以下说法中正确的是A  tf.Variable和一般编程语言中“变量(Variable)”的含义完全相同。B  tf.placeholder定义的对象,对应于深度神经网络中的“超参数(Hyperparameter)”。C  通过t…

2021-03-08 47点热度 0人点赞 阅读全文

1. 在CNN网络中,一张图经过核为3x3,步长为2的卷积层,ReLU激活函数层,BN层,以及一个步长为2,核为2*2的池化层后,再经过一个3*3的的卷积层,步长为1,此时的感受野是A  10B  11C  12D  132. 相对于DNN模型,CNN模型做了哪些改变?A  局部连接、参数共享B  使用了relu激活函数C  使用了DropoutD  增加了…

2021-03-08 150点热度 0人点赞 阅读全文
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