第八章测试
1.有关循环神经网络(RNN)的理解,以下哪些说法是正确的?( )
A:RNN不能处理数值型时序的数据,例如由某行业几个月的平均股票价格预测未来月份的平均股票价格 B:某个时刻t,隐层神经元拟合了上一时刻输入与输出以及当前输入与输出的关系 C:某个时刻t输入和输出之间的关系可以通过隐层神经元拟合 D:对于只有在最后一个时刻有输出的RNN,可以拟合输出的时序数据之间的关系对应的类别,例如商超客户的消费行为分析
答案:BCD
2.长短期记忆网络(LSTM)通过遗忘门减少一般循环神经网络(RNN)的短期记忆不足,但增加算法的计算复杂度。( )
A:对 B:错 3.误差的反向传播,即从第一个隐藏层到输出层,逐层向前修改神经元的连接权值参数,使得损失函数值最小。( )
A:错 B:对 4.Sigmoid函数在变量取绝对值非常大的正值或负值时会出现饱和现象,意味着函数会变得很平,并且对输入的微小改变会变得不敏感。在反向传播时,当梯度接近于0,权重基本不会更新,很容易就会出现梯度消失的情况,从而无法完成深层网络的训练。( )
A:错 B:对 5.

设输入为滤镜(卷积核)为在步幅为1且无填充等其他特殊处理的情况下,请计算卷积生成的镜像V





温馨提示支付 ¥3.00 元后可查看付费内容,请先翻页预览!
点赞(156) dxwkbang
返回
顶部