鄭州大學(xué)《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè)，共3頁(yè)鄭州大學(xué)《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理及應(yīng)用》2023-2024學(xué)年期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三總分得分一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、以下哪種深度學(xué)習(xí)框架比較流行？A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上都是2、以下哪種深度學(xué)習(xí)框架具有良好的分布式訓(xùn)練支持？A.TensorFlowB.PyTorchC.MXNetD.以上都是3、以下哪種正則化方法可以限制模型的復(fù)雜度？A.L1正則化B.L2正則化C.ElasticNet正則化D.以上都是4、在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，梯度裁剪的目的是：A.防止梯度消失B.防止梯度爆炸C.加速訓(xùn)練D.提高模型精度5、在深度學(xué)習(xí)中，Dropout技術(shù)的主要目的是（）A.減少計(jì)算量B.防止過(guò)擬合C.加速訓(xùn)練D.提高準(zhǔn)確率6、在深度學(xué)習(xí)框架中，TensorFlow主要的特點(diǎn)是（）A.動(dòng)態(tài)圖計(jì)算B.易于調(diào)試C.高效的分布式訓(xùn)練D.以上都是7、以下哪種技術(shù)可以加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練？（）A.數(shù)據(jù)并行B.模型并行C.混合精度訓(xùn)練D.以上都是8、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)中，以下關(guān)于生成器和判別器的描述，錯(cuò)誤的是？A.生成器試圖生成逼真的數(shù)據(jù)B.判別器用于區(qū)分真實(shí)數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)C.生成器和判別器同時(shí)優(yōu)化D.判別器的性能越好，生成器越難訓(xùn)練9、以下哪種方法可以提高生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成數(shù)據(jù)的質(zhì)量？A.增加判別器的能力B.增加生成器的復(fù)雜度C.使用更好的優(yōu)化算法D.以上都是10、在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種技術(shù)可以用于可視化模型學(xué)到的特征？A.梯度計(jì)算B.特征映射C.激活值分析D.以上都是11、以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以自動(dòng)提取特征？（）A.自編碼器B.多層感知機(jī)C.決策樹D.支持向量機(jī)12、在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，Dropout技術(shù)的主要目的是：A.加速訓(xùn)練B.防止過(guò)擬合C.減少計(jì)算量D.提高模型泛化能力13、對(duì)于一個(gè)分類任務(wù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層通常使用（）A.全連接層B.卷積層C.池化層D.循環(huán)層14、在生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程中，如果判別器過(guò)于強(qiáng)大，可能會(huì)導(dǎo)致：A.生成器無(wú)法學(xué)習(xí)B.模型收斂速度加快C.生成數(shù)據(jù)質(zhì)量提高D.以上都不是15、以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以處理變長(zhǎng)的輸入序列？（）A.多層感知機(jī)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)16、以下關(guān)于注意力機(jī)制的描述，正確的是？（）A.可以提高模型的計(jì)算效率B.能夠自動(dòng)選擇重要的信息C.只適用于圖像數(shù)據(jù)D.會(huì)增加模型的參數(shù)量17、以下哪種方法可以提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的平移不變性？A.使用多個(gè)小卷積核B.增加池化層的數(shù)量C.采用全局平均池化D.以上都是18、深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制主要用于：A.選擇重要的特征B.減少計(jì)算量C.提高模型的并行性D.增強(qiáng)模型的穩(wěn)定性19、深度學(xué)習(xí)中，以下哪種優(yōu)化算法可以自適應(yīng)調(diào)整每個(gè)參數(shù)的學(xué)習(xí)率？A.AdamB.RMSPropC.AdagradD.SGD20、對(duì)于語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)，以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)常常被使用？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)D.深度信念網(wǎng)絡(luò)二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）解釋深度學(xué)習(xí)中的命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)。2、（本題10分）闡述深度學(xué)習(xí)中批量歸一化的數(shù)學(xué)原理和優(yōu)勢(shì)。3、（本題10分）談?wù)勅绾问褂蒙疃葘W(xué)習(xí)進(jìn)行文本的篇章理解。4、（本題10分）解釋注意力機(jī)制在深度學(xué)習(xí)中的多種應(yīng)用形式。三、分析題（本大題共2個(gè)小題，共