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，共3頁鄭州大學(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_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）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.減少計算量B.防止過擬合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主要的特點是（）A.動態(tài)圖計算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、生成對抗網(wǎng)絡(luò)中，以下關(guān)于生成器和判別器的描述，錯誤的是？A.生成器試圖生成逼真的數(shù)據(jù)B.判別器用于區(qū)分真實數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)C.生成器和判別器同時優(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.防止過擬合C.減少計算量D.提高模型泛化能力13、對于一個分類任務(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、在生成對抗網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程中，如果判別器過于強(qiáng)大，可能會導(dǎo)致：A.生成器無法學(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.可以提高模型的計算效率B.能夠自動選擇重要的信息C.只適用于圖像數(shù)據(jù)D.會增加模型的參數(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)整每個參數(shù)的學(xué)習(xí)率？A.AdamB.RMSPropC.AdagradD.SGD20、對于語音識別任務(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.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)D.深度信念網(wǎng)絡(luò)二、簡答題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）解釋深度學(xué)習(xí)中的命名實體識別任務(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。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個小題，共