2024年《走进人工智能》知识考试题及答案
一、单选题
1.在一个神经网络中，下面（）方法可以用来处理过拟合。
A、Dropout
B、分批归一化（BatchNormalization）
正则化可以理解为一种什么法C、正则化（Regularization）
D、都可以
参考答案：D
2.以下几种模型方法属于判别式模型的有（）。
1)混合高斯模型
2)条件随机场模型
3)区分度训练
4)隐马尔科夫模型
A、2,3
B、3,4
C、1,4
D、1,2
参考答案：A
3.神经网络模型因受人类大脑的启发而得名。神经网络由许多神经元组成，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。请问下列关于神经元的描述中，哪一项是正确的？
A、每个神经元只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多个输出
E、上述都正确
参考答案：E
4.生成对抗网络像是一个博弈系统，生成器生成伪造的样本，判别器判断是真是假，我们理想的结果是（）。
A、生成器产生的样本大致相同
B、判别器高效的分辨生成器产生样本的真假
C、判别器无法分辨生成器产生样本的真假
D、生成器产生的样本不尽相同
参考答案：C
5.已知：1)大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达。
2)每一个神经元都有输入、处理函数和输出。
3)神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数。
4)为了得到最佳的神经网络，我们用梯度下降方法不断更新模型。
给定上述关于神经网络的描述，（）什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型？
A、加入更多层，使神经网络的深度增加
B、有维度更高的数据
C、当这是一个图形识别的问题时
D、以上都不正确
参考答案：A
6.梯度下降算法的正确步骤是什么？
1)计算预测值和真实值之间的误差
2)重复迭代，直至得到网络权重的最佳值
3)把输入传入网络，得到输出值
4)用随机值初始化权重和偏差
5)对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差

版权声明：本站内容均来自互联网，仅供演示用，请勿用于商业和其他非法用途。如果侵犯了您的权益请与我们联系QQ:729038198，我们将在24小时内删除。