神经网络试题答案

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2023年秋江苏开放大学神经网络与深度学习形考二作业

2023年秋江苏开放大学神经网络与深度学习形考二作业试题列表单选题题型：单选题客观题分值5分难度：简单得分：51以下卷积运算的输出结果为A11 12<br>10 1115 16<br> 6 15C10 11<br>11 12D11 12<br>10 11学生答案：B老师点评：题型：单选题客观题分值5分难度：中等得分：52以下关于神经⽹络的训练过程，描述错误的是？A【mini-batch】从训练数据中随机选出⼀部分数据，这部分数据称为mini-batch，我们的⽬标是减少mini-batch损失函数的值。

【随机梯度下降】stochastic gradient descent：“随机”代表在梯度下降中随机初始⼀个学习率，并不断尝试多个值，寻求最好的结果C【计算梯度】为了减⼩mini-batch的损失函数，需要求出各个权重参数的梯度D【更新参数】梯度反⽅向表示损失函数的值减⼩最多的⽅向，将权重参数沿梯度反⽅向进⾏微⼩更新学生答案：B老师点评：题型：单选题客观题分值5分难度：一般得分：53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随机森林B以上所有⽅法卷积神经⽹络D强化学习学生答案：C老师点评：题型：单选题客观题分值5分难度：中等得分：54在⼀个神经⽹络⾥，知道每⼀个神经元的权重和偏差是最重要的⼀步。

如果以某种⽅法知道了神经元准确的权重和偏差，你就可以近似任何函数。

实现这个最佳的办法是什么？A以上都不正确B搜索所有权重和偏差的组合，直到得到最优值C随机赋值，祈祷它们是正确的赋予⼀个初始值，检查与最优值的差值，然后迭代更新权重学生答案：D题型：单选题客观题分值5分难度：一般得分：55以下场景中适合采⽤⼀对多结构RNN的是？A基于帧粒度的视频分类B⽣成图⽚说明C情感分析D机器翻译学生答案：B题型：单选题客观题分值5分难度：一般得分：56在典型CNN⽹络AlexNet中，原始图⽚是⼤⼩为227*227的三通道数据，经过96个⼤⼩为11*11的卷积核卷积后得到96个⼤⼩为55*55的特征图，若padding = 0 ，则卷积核的步⻓为多少？4B1C2D3学生答案：A老师点评：题型：单选题客观题分值5分难度：一般得分：57】在神经⽹络的学习中，权重的初始值特别重要，设定什么样的权重初始值，经常关系到神经⽹络的学习能否成功。

人工智能与神经网络考试试题

人工智能与神经网络考试试题一、选择题（每题 5 分，共 30 分）1、以下哪个不是人工智能的应用领域？（）A 医疗诊断B 金融投资C 艺术创作D 传统手工制造业2、神经网络中的神经元通过什么方式进行连接？（）A 随机连接B 全连接C 部分连接D 以上都不对3、在训练神经网络时，常用的优化算法是（）A 随机梯度下降B 牛顿法C 二分法D 以上都是4、下列关于人工智能和神经网络的说法，错误的是（）A 人工智能包括神经网络B 神经网络是实现人工智能的一种方法C 人工智能就是神经网络D 神经网络具有学习能力5、下面哪种激活函数常用于神经网络？（）A 线性函数B 阶跃函数C Sigmoid 函数D 以上都是6、神经网络的层数越多，其性能一定越好吗？（）A 一定B 不一定C 肯定不好D 以上都不对二、填空题（每题 5 分，共 30 分）1、人工智能的英文缩写是_____。

2、神经网络中的“学习”是指通过调整_____来优化模型性能。

3、常见的神经网络架构有_____、＿____等。

4、训练神经网络时，为了防止过拟合，可以采用_____、＿____等方法。

5、深度学习是基于_____的一种机器学习方法。

6、神经网络中的损失函数用于衡量_____与_____之间的差异。

三、简答题（每题 10 分，共 20 分）1、请简要说明人工智能和机器学习的关系。

答：人工智能是一个广泛的概念，旨在让计算机能够像人类一样思考和行动，实现智能的表现。

机器学习则是实现人工智能的重要手段之一。

机器学习专注于让计算机通过数据和算法进行学习，自动发现数据中的模式和规律，从而能够对新的数据进行预测和决策。

机器学习为人工智能提供了技术支持，使计算机能够从大量数据中获取知识和技能，不断提升智能水平。

可以说机器学习是人工智能的核心组成部分，但人工智能不仅仅局限于机器学习，还包括其他技术和方法，如知识表示、推理、规划等。

2、简述神经网络中反向传播算法的原理。

研究生神经网络试题A卷参考答案

研究生神经网络试题A卷参考答案一、简答题1. 神经网络的基本原理是什么？神经网络是一种模仿人脑神经元网络结构和工作方式的计算模型。

它由大量的节点（神经元）和连接它们的边（突触）构成。

每个神经元接收多个输入信号，并通过激活函数进行处理后，将输出信号传递给其他神经元。

通过多层的神经元连接，神经网络能够对复杂的非线性问题进行建模和求解。

2. 神经网络训练的过程及原理是什么？神经网络的训练过程分为前向传播和反向传播两个阶段。

在前向传播过程中，将输入信号通过网络的各层神经元传递，并经过激活函数的作用，最终得到输出结果。

在反向传播过程中，通过与真实输出值的比较，计算网络输出的误差，然后将误差逆向传播回网络，根据误差进行权重和偏置的调整，以减小误差。

反复进行前向传播和反向传播的迭代训练，直到达到预定的训练精度或收敛条件。

3. 神经网络的主要应用领域有哪些？神经网络广泛应用于各个领域，包括图像识别、语音识别、自然语言处理、机器翻译、推荐系统等。

在图像识别领域，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像分类、目标检测和图像分割等任务。

在自然语言处理领域，循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）在语言模型、机器翻译和文本生成等方面表现出色。

此外，神经网络还可以用于金融预测、智能控制和模式识别等其他领域。

4. 神经网络中的激活函数有哪些常用的？它们的作用是什么？常用的激活函数包括sigmoid函数、ReLU函数和tanh函数。

它们的作用是在神经网络中引入非线性，增加网络的表达能力。

sigmoid函数将输入映射到0和1之间，主要用于二分类问题。

ReLU函数在输入大于0时返回该值，否则返回0，可以有效地缓解梯度消失问题，目前在深度学习中得到广泛应用。

tanh函数将输入映射到-1和1之间，具有对称性，使得网络的输出更加均匀。

5. 神经网络中的损失函数有哪些常用的？它们的作用是什么？常用的损失函数包括均方误差损失函数（MSE）、交叉熵损失函数和对数损失函数。

ai考试试题和答案

ai考试试题和答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. AI技术的核心是什么？A. 机器学习B. 数据挖掘C. 神经网络D. 专家系统答案：A2. 下列哪项不是AI的典型应用？A. 语音识别B. 自动驾驶C. 聊天机器人D. 传统数据库管理答案：D3. 在AI领域，"监督学习"和"无监督学习"的主要区别是什么？A. 是否需要标注数据B. 是否需要大量计算资源C. 是否需要人工干预D. 是否需要复杂的算法答案：A4. 深度学习在哪些领域有广泛的应用？A. 图像识别B. 自然语言处理C. 推荐系统D. 所有以上答案：D5. 以下哪个算法不是深度学习算法？A. 卷积神经网络（CNN）B. 循环神经网络（RNN）C. 决策树D. 生成对抗网络（GAN）答案：C6. 在AI中，"过拟合"是指什么？A. 模型在训练数据上表现太好B. 模型在训练数据上表现太差C. 模型在新数据上表现太好D. 模型在新数据上表现太差答案：A7. 下列哪项技术不属于自然语言处理（NLP）？A. 情感分析B. 机器翻译C. 语音识别D. 图像识别答案：D8. AI在医疗领域的应用不包括以下哪项？A. 辅助诊断B. 药物研发C. 患者管理D. 汽车制造答案：D9. 强化学习中，"奖励"的作用是什么？A. 惩罚错误行为B. 鼓励正确行为C. 增加模型复杂度D. 减少训练时间答案：B10. 下列哪项是AI技术发展的重要里程碑？A. 深蓝击败国际象棋冠军B. 阿尔法狗击败围棋冠军C. 两者都是D. 两者都不是答案：C二、多项选择题（每题3分，共15分）11. AI技术可以应用于以下哪些领域？A. 金融服务B. 教育C. 娱乐D. 制造业答案：ABCD12. 以下哪些是AI技术面临的挑战？A. 数据隐私B. 算法偏见C. 技术失业D. 伦理问题答案：ABCD13. 在AI领域，以下哪些是重要的伦理原则？A. 透明度B. 公平性C. 可解释性D. 安全性答案：ABCD14. 以下哪些是AI技术的关键组成部分？A. 数据B. 算法C. 硬件D. 软件答案：ABCD15. AI在提高生产效率方面可以采取哪些措施？A. 自动化生产线B. 预测性维护C. 优化供应链D. 质量控制答案：ABCD三、判断题（每题1分，共10分）16. AI技术的发展完全依赖于大数据。

人工智能考试试题及答案

人工智能考试试题及答案一、选择题（每题2分，共20分）1. 以下哪项不是人工智能的主要研究领域？A. 机器学习B. 自然语言处理C. 量子计算D. 计算机视觉答案：C2. 以下哪种机器学习算法属于监督学习？A. 决策树B. K-均值聚类C. DBSCAND. Apriori算法答案：A3. 在神经网络中，以下哪种技术用于防止过拟合？A. 正则化B. 激活函数C. 批归一化答案：A4. 以下哪种深度学习模型常用于图像识别任务？A. 卷积神经网络（CNN）B. 循环神经网络（RNN）C. 长短时记忆网络（LSTM）D. 自编码器答案：A5. 在自然语言处理中，以下哪种技术用于词向量表示？A. Word2VecB. TF-IDFC. n-gram模型D. 序列标注答案：A6. 以下哪种方法用于实现强化学习？A. Q学习B. 梯度下降C. 牛顿法D. 模拟退火7. 以下哪种技术用于提高机器学习模型的泛化能力？A. 数据增强B. 超参数优化C. 网络结构优化D. 集成学习答案：D8. 在计算机视觉中，以下哪种方法用于目标检测？A. R-CNNB. Fast R-CNNC. Faster R-CNND. YOLO答案：C9. 以下哪种技术用于实现语音识别？A. 隐马尔可夫模型（HMM）B. 循环神经网络（RNN）C. 卷积神经网络（CNN）D. 支持向量机（SVM）答案：A10. 以下哪种方法用于实现无人驾驶？A. 深度学习B. 强化学习C. 模型预测控制D. 感知系统答案：B二、填空题（每题2分，共20分）1. 人工智能的三要素是：数据、______和______。

答案：算法、计算能力2. 在机器学习中，______是指训练数据集的输入部分，______是指训练数据集的输出部分。

答案：特征、标签3. 卷积神经网络中的卷积核用于提取图像的______特征。

答案：局部4. 强化学习中的状态、动作、奖励和策略分别表示为______、______、______和______。

《人工神经网络原理与应用》试题

《人工神经网络原理与应用》试题1、试论述神经网络的典型结构，常用的作用函数以及各类神经网络的基本作用，举例说明拟定结论。

2、试论述BP 算法的基本思想，讨论BP 基本算法的优缺点，以及改进算法的思路和方法。

以BP 网络求解XOR 问题为例，说明BP 网络隐含层单元个数与收敛速度，计算时间之间的关系。

要求给出计算结果的比较表格，以及相应的计算程序（.m 或者.c ）3、试论述神经网络系统建模的几种基本方法。

利用BP 网络对以下非线性系统进行辨识。

非线性系统 )(5.1)1()(1)1()()1(22k u k y k y k y k y k y +-++-=+ 1）首先利用[-1,1]区间的随机信号u(k)，样本点500，输入到上述系统，产生y(k), 用于训练BP 网络；2）网络测试，利用u(k)=sin(2*pi*k/10)+1/5*sin(2*pi*k/100),测试点300～500，输入到上述系统，产生y(k),检验BP 网络建模效果要求给出程序流程，matlab 程序否则c 程序，训练样本输入输出图形，检验结果的输入输出曲线。

4、试列举神经网络PID 控制器的几种基本形式，给出相应的原理框图。

5、试论述连续Hopfield 网络的工作原理，讨论网络状态变化稳定的条件。

6、谈谈学习神经网络课程后的心得体会，你准备如何在你的硕士（博士）课题中应用神经网络理论和知识解决问题（给出一到两个例）。

《人工神经网络原理与应用》试题1、试论述神经网络的典型结构，常用的作用函数以及各类神经网络的基本作用，举例说明拟定结论。

2、试论述BP 算法的基本思想，讨论BP 基本算法的优缺点，以及改进算法的思路和方法。

以BP 网络求解XOR 问题为例，说明BP 网络隐含层单元个数与收敛速度，计算时间之间的关系。

要求给出计算结果的比较表格，以及相应的计算程序（.m 或者.c ）3、试论述神经网络系统建模的几种基本方法。

神经网络试题

学生姓名__________学号_____________专业___________导师姓名___________ ------------------------密-----------------------封-------------------------线----------------------烟台大学硕士研究生20 09 ～20 10 学年第一学期人工神经网络及其应用试卷一、填空题（20分，每空2分）1. 人工神经网络模型主要考虑：网络连接的拓扑结构、（）（）等。

2. 神经元的学习方式有：无监督学习、（）（）。

3. 在人工神经网络中，使用监督学习的神经网络模型有( )、( )等。

4. 人工神经网络结构有（）、分布性、互联性、可塑性等特点。

5.( )是修改神经网络权值和偏置值的方法和过程。

6. 现有一个单层神经网络，有6个输入2个输出，则此网络需要神经元数目为 ( )，权值矩阵W的维数为( ) 。

7. 一个单输入神经元的输入是1.0，其权值是1.5，偏置值是—2，则传输函数的净输入是（），当传输函数为硬极限函数，则神经元的输出是（）。

8. 硬极限函数a=hardlim (0.02)=( )。

9. Hammin网络是专门为求解（）问题而设计的。

10. Hammin网络的目标是（）。

11. Hamming网络同时使用了（）和（），因此该网络有许多特殊的特性。

12.人工神经网络特有的( )处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷。

13. 根据连接的拓扑结构，神经网络模型可以分为（）和（）。

二．简答题（80分）1. 人工神经网络（ANN）的基本功能？（5分）2. Hopfield网络的特点：（5分）3. 感知机的特点：（5分）4. 什么是神经网络？（5分）5. 什么是有监督学习规则？（5分）6. 如何选取一种神经网络的结构？（5分）7. 请列出人工神经网络具有四个基本特征及神经网络应用的相关领域？（5分）8.与门感知机设计步骤？（5分）9. 一个单输入神经元的输入是2.0，其权值是2.1，偏置是-2。

人工神经网络复习题

《神经网络原理》一、填空题1、从系统的观点讲，人工神经元网络是由大量神经元通过极其丰富和完善的连接而构成的自适应、非线性、动力学系统。

2、神经网络的基本特性有拓扑性、学习性和稳定收敛性。

3、神经网络按结构可分为前馈网络和反馈网络，按性能可分为离散型和连续型，按学习方式可分为有导师和无导师。

4、神经网络研究的发展大致经过了四个阶段。

5、网络稳定性指从t=0时刻初态开始，到t时刻后v(t+△t)=v(t)，(t>0)，称网络稳定。

6、联想的形式有两种，它们分是自联想和异联想。

7、存储容量指网络稳定点的个数，提高存储容量的途径一是改进网络的拓扑结构，二是改进学习方法。

8、非稳定吸引子有两种状态，一是有限环状态，二是混沌状态。

9、神经元分兴奋性神经元和抑制性神经元。

10、汉明距离指两个向量中对应元素不同的个数。

二、简答题1、人工神经元网络的特点？答：（1）、信息分布存储和容错性。

（2）、大规模并行协同处理。

（3）、自学习、自组织和自适应。

（4）、人工神经元网络是大量的神经元的集体行为，表现为复杂的非线性动力学特性。

（5）人式神经元网络具有不适合高精度计算、学习算法和网络设计没有统一标准等局限性。

2、单个神经元的动作特征有哪些？答：单个神经元的动作特征有：（1）、空间相加性；（2）、时间相加性；（3）、阈值作用；（4）、不应期；（5）、可塑性；（6）疲劳。

3、怎样描述动力学系统？答：对于离散时间系统，用一组一阶差分方程来描述：X(t+1)=F[X(t)]；对于连续时间系统，用一阶微分方程来描述：dU(t)/dt=F[U(t)]。

4、F(x)与x 的关系如下图，试述它们分别有几个平衡状态，是否为稳定的平衡状态？答：在图（1）中，有两个平衡状态a 、b ，其中，在a 点曲线斜率|F ’(X)|>1，为非稳定平稳状态；在b 点曲线斜率|F ’(X)|<1，为稳定平稳状态。

在图（2）中，有一个平稳状态a ，且在该点曲线斜率|F ’(X)|>1，为非稳定平稳状态。

深度学习考试试题

深度学习考试试题一、选择题（每题 5 分，共 40 分）1、以下哪个不是深度学习中常见的神经网络类型？（）A 卷积神经网络B 循环神经网络C 决策树D 生成对抗网络2、在深度学习中，用于防止过拟合的技术不包括（）A 增加数据量B 正则化C 减少网络层数D Dropout3、以下关于深度学习中优化算法的说法，错误的是（）A 随机梯度下降算法是常用的优化算法之一B 动量优化算法可以加速收敛C Adagrad 算法对所有参数使用相同的学习率D Adam 算法结合了动量和自适应学习率的优点4、对于图像识别任务，以下哪种数据增强方法通常不被使用？（）A 翻转图像B 旋转图像C 改变图像的颜色通道D 增加图像的分辨率5、在深度学习中，以下哪个指标常用于评估分类模型的性能？（）A 均方误差B 准确率C 召回率D 以上都是6、以下哪种激活函数在深度学习中使用较少？（）A ReLU 函数B Sigmoid 函数C Tanh 函数D Linear 函数7、关于深度学习中的模型融合，以下说法正确的是（）A 可以通过平均多个模型的预测结果来提高性能B 模型融合一定能提高性能C 只能对相同结构的模型进行融合D 模型融合只适用于分类任务8、以下关于深度学习中自动编码器的描述，错误的是（）A 可以用于数据压缩B 可以用于特征提取C 由编码器和解码器组成D 输出与输入必须完全相同二、填空题（每题 5 分，共 30 分）1、深度学习中的反向传播算法用于计算______，以更新网络参数。

2、常见的深度学习框架有 TensorFlow、PyTorch、＿_____等。

3、卷积神经网络中的卷积核大小通常为______的整数。

4、循环神经网络在处理______数据时具有优势。

5、在深度学习中，批量归一化的主要作用是______。

6、生成对抗网络由______和判别器两部分组成。

三、简答题（每题 15 分，共 30 分）1、请简要描述卷积神经网络的工作原理，并举例说明其在图像识别中的应用。

深度学习与神经网络考试试题

深度学习与神经网络考试试题一、选择题（每题 3 分，共 30 分）1、以下哪个不是深度学习常用的框架？（）A TensorFlowB PyTorchC ScikitlearnD Keras2、神经网络中的激活函数的作用是？（）A 增加模型的复杂度B 引入非线性C 加速模型的训练D 减少过拟合3、在卷积神经网络中，池化层的主要作用是？（）A 特征提取B 减少参数数量C 增加模型的鲁棒性D 以上都是4、以下哪种情况可能导致神经网络过拟合？（）A 训练数据过少B 模型过于简单C 正则化参数过大D 学习率过高5、反向传播算法用于计算？（）A 输入层的误差B 输出层的误差C 各层神经元的误差D 损失函数的值6、以下哪个不是神经网络的优化算法？（）A 随机梯度下降B 牛顿法C 模拟退火D 蚁群算法7、在循环神经网络中，用于解决长期依赖问题的机制是？（）A 门控机制B 注意力机制C 池化机制D 卷积机制8、对于图像识别任务，以下哪种神经网络结构表现较好？（）A 多层感知机B 卷积神经网络C 循环神经网络D 自编码器9、深度学习中的“深度”通常指的是？（）A 数据的规模B 模型的复杂度C 网络的层数D 训练的时间10、以下哪个指标常用于评估分类模型的性能？（）A 均方误差B 准确率C 召回率D 以上都是二、填空题（每题 3 分，共 30 分）1、神经网络中的神经元通过_____接收输入信号，并通过_____产生输出信号。

2、常见的激活函数有_____、＿____、＿____等。

3、卷积神经网络中的卷积核的大小通常为_____。

4、深度学习中的正则化方法包括_____、＿____、＿____等。

5、循环神经网络中的长短期记忆单元（LSTM）包含_____、＿____、＿____三个门。

6、图像分类任务中，数据增强的常见方法有_____、＿____、＿____等。

7、神经网络的训练过程包括_____和_____两个阶段。

计算机智能试题及答案

计算机智能试题及答案一、单项选择题（每题2分，共20分）1. 人工智能的英文缩写是：A. AIB. MLC. DLD. NLP答案：A2. 下列哪个不是机器学习算法？A. 决策树B. 支持向量机C. 遗传算法D. 神经网络答案：C3. 在人工智能领域，深度学习主要用于解决以下哪类问题？A. 语音识别B. 图像处理C. 自然语言处理D. 所有以上答案：D4. 以下哪个是人工智能的典型应用？A. 搜索引擎B. 电子邮件C. 社交媒体D. 以上都不是答案：A5. 下列哪个不是人工智能的分支？A. 机器学习B. 机器视觉C. 机器翻译D. 数据库管理答案：D6. 人工智能之父是谁？A. 艾伦·图灵B. 马文·闵斯基C. 约翰·麦卡锡D. 艾伦·纽厄尔答案：C7. 以下哪个算法是用于聚类分析的？A. K-最近邻B. K-均值C. 逻辑回归D. 支持向量机答案：B8. 神经网络中的“激活函数”主要作用是什么？A. 增加复杂性B. 引入非线性C. 减少计算量D. 提高计算速度答案：B9. 以下哪个是人工智能的伦理问题？A. 数据隐私B. 算法偏见C. 机器自主性D. 所有以上答案：D10. 人工智能的“智能”是指：A. 机器的自主性B. 机器的学习能力C. 机器的决策能力D. 机器的执行能力答案：B二、多项选择题（每题3分，共15分）1. 人工智能技术可以应用于以下哪些领域？A. 医疗诊断B. 无人驾驶汽车C. 客户服务D. 游戏开发答案：ABCD2. 以下哪些是人工智能的核心技术？A. 机器学习B. 深度学习C. 知识图谱D. 专家系统答案：ABCD3. 人工智能在自然语言处理中可以应用于：A. 语音识别B. 机器翻译C. 文本摘要D. 情感分析答案：ABCD4. 以下哪些是人工智能面临的挑战？A. 技术复杂性B. 伦理问题C. 法律限制D. 社会接受度答案：ABCD5. 人工智能的发展趋势包括：A. 自主学习B. 增强现实C. 人机交互D. 机器意识答案：ABC三、判断题（每题1分，共10分）1. 人工智能可以完全替代人类工作。

2023年秋江苏开放大学神经网络与深度学习形考三作业

2023年秋江苏开放大学神经网络与深度学习形考三作业试题列表单选题题型：单选题客观题分值2分难度：一般得分：21深度学习中的卷积神经网络属于机器学习中的那哪种模型A深度无监督学习深度监督学习C深度半监督学习D深度强化学习学生答案：B老师点评：题型：单选题客观题分值2分难度：一般得分：22对于非连续目标在深度神经网络的优化过程中，下面哪种梯度下降方法是最好的？A1-BFGS拉格朗日松弛Subgradont methodCSGDDAdaGrad学生答案：B老师点评：题型：单选题客观题分值2分难度：一般得分：23深度学习中，不经常使用的初始化参数W(权重矩阵）的方法是哪种？常量初始化BMSRA初始化C高斯分布初始化DXavier初始化学生答案：A老师点评：题型：单选题客观题分值2分难度：一般得分：24请问以下和神经网络中的dropout作用机制类似的是？ABoostingBaggingCStackingD都不是学生答案：B老师点评：题型：单选题客观题分值2分难度：一般得分：25关于CNN,以下说法错议的是ACNN用于解决图像的分类及回归问题CNN最初是由Hinton教授提出的CCNN是一种判别模型D第一个经典CNN模型是LeNet学生答案：B老师点评：题型：单选题客观题分值2分难度：一般得分：26关于神经网络中经典使用的优化器，以下说法正确的是A对于轻量级神经网络，使用Adam比使用RMSprop更合适BAdam的收数速度比RMSprop相比于Adam或RMSprop等优化器，SGD的收效效果是最好的D相比于SGD或RMSprop等优化器，Adam9收做效果是最好的学生答案：C老师点评：题型：单选题客观题分值2分难度：一般得分：27反向传播算法一开始计算什么内容的梯度，之后将其反向传播？A都不对B各个输入样本的平方差之和预测结果与样本标签之间的误差D各个网络权重的平方差之和学生答案：C老师点评：题型：单选题客观题分值2分难度：一般得分：28神经网络，非线性激活函数包括sigmoid/tanh/ReLU等其他说法都不正确B总是输出0/1C只在最后输出层才会用到D加速反向传播时的梯度计算学生答案：A老师点评：题型：单选题客观题分值2分难度：一般得分：29声明1:可以通过将所有权重初始化为0来训练网络。

人工神经网络试题及答案

The weight updating rules of the perceptron and Kohonen neural network are _____.The limitation of the perceptron is that it can only model linearly separable classes. The decision boundary of RBF is__________linear______________________whereas the decision boundary of FFNN is __________________non-linear___________________________.Question Three:The activation function of the neuron of the Perceptron, BP network and RBF network are respectively________________; ________________; ______________.Question Four:Please present the idea, objective function of the BP neural networks (FFNN) and the learning rule of the neuron at the output layer of FFNN. You are encouraged to write down the process to produce the learning rule.Question Five:Please describe the similarity and difference between Hopfield NN and Boltzmann machine.相同：Both of them are single-layer inter-connection NNs.They both have symmetric weight matrix whose diagonal elements are zeroes.不同：The number of the neurons of Hopfield NN is the same as the number of the dimension (K) of the vector data. On the other hand, Boltzmann machine will have K+L neurons. There are L hidden neuronsBoltzmann machine has K neurons that serves as both input neurons and output neurons (Auto-association Boltzmann machine).Question Six:Please explain the terms in the above equation in detail. Please describe the weight updating equations of each node in the following FFNN using the BP learning algorithm. (PPT原题y=φ(net)= φ(w0+w1x1+w2x2))W0=w0+W1=w1+W2=w2+Question Seven:Please try your best to present the characteristics of RBF NN.(1)RBF networks have one single hidden layer.(2)In RBF the neuron model of the hidden neurons is different from the one of the output nodes.(3)The hidden layer of RBF is non-linear, the output layer of RBF is linear.(4)The argument of activation function of each hidden neuron in a RBF NN computes the Euclidean distance between input vector and the center of that unit.(5)RBF NN uses Gaussian functions to construct local approximations to non-linear I/O mapping.Question Eight:Generally, the weight vectors of all neurons of SOM is adjusted in terms of the following rule:w j(n+1)=w j(n)+η(n)h i(x)(d i(x)j)(x(n)-w j(n)).Please explain each term in the above formula.: weight value of the j-th neuron at iteration n: neighborhood functiondji: lateral distance of neurons i and j: the learning rate: the winning neuron most adjacent to XX: one input example。

计算机智能试题及答案解析

计算机智能试题及答案解析一、选择题1. 下列关于计算机智能的定义，哪一个是正确的？A. 计算机智能是指机器可以像人类一样思考和决策。

B. 计算机智能是指机器可以执行复杂的计算任务。

C. 计算机智能是指机器可以模拟人类的行为和思维过程。

D. 计算机智能是指机器可以自主学习和适应环境。

答案：D解析：计算机智能是指机器可以自主学习和适应环境，具备模拟人类思维过程和行为的能力。

选择D项。

2. 以下哪个是计算机视觉中常用的图像特征描述子？A. SIFTB. PCAC. SVMD. HMM答案：A解析：SIFT（尺度不变特征转换）是计算机视觉中常用的图像特征描述子，用于图像匹配和目标识别。

选择A项。

3. 以下哪个算法是深度学习中常用的神经网络模型？A. K-meansB. SVMC. Random ForestD. CNN答案：D解析：CNN（卷积神经网络）是深度学习中常用的神经网络模型，用于图像分类和目标检测。

选择D项。

4. 下列哪个是自然语言处理中用于文本分类的常用算法？A. KNNB. K-meansC. Naive BayesD. Decision Tree答案：C解析：Naive Bayes是自然语言处理中常用的文本分类算法，根据条件概率进行分类。

选择C项。

5. 下面哪个任务属于机器学习中的无监督学习？A. 图像分类B. 文本情感分析C. 目标检测D. 聚类答案：D解析：聚类属于机器学习中的无监督学习，通过发现数据集中的模式和结构来对数据进行分组。

选择D项。

二、填空题1. 计算机智能领域的重要会议之一是_______。

答案：AAAI解析：AAAI（Association for the Advancement of Artificial Intelligence）是计算机智能领域的重要会议之一，每年举办一次。

2. 在机器学习中，用于衡量模型预测结果与真实结果之间差异的指标是_______。

答案：损失函数解析：损失函数用于衡量机器学习模型的预测结果与真实结果之间的差异，常见的损失函数有均方误差和交叉熵等。

神经网络与模糊控制考试题及答案汇总

神经⽹络与模糊控制考试题及答案汇总⼀、填空题1、模糊控制器由模糊化接⼝、解模糊接⼝、知识库和模糊推理机组成2、⼀个单神经元的输⼊是 1.0 ，其权值是 1.5，阀值是-2，则其激活函数的净输⼊是-0.5 ，当激活函数是阶跃函数，则神经元的输出是 13、神经⽹络的学习⽅式有导师监督学习、⽆导师监督学习和灌输式学习4、清晰化化的⽅法有三种：平均最⼤⾪属度法、最⼤⾪属度取最⼩/最⼤值法和中位数法，加权平均法5、模糊控制规则的建⽴有多种⽅法，是：基于专家经验和控制知识、基于操作⼈员的实际控制过程和基于过程的模糊模型，基于学习6、神经⽹络控制的结构归结为神经⽹络监督控制、神经⽹络直接逆动态控制、神⽹⾃适应控制、神⽹⾃适应评判控制、神⽹内模控制、神⽹预测控制六类7．傅京逊⾸次提出智能控制的概念，并归纳出的3种类型智能控制系统是、和。

7、⼈作为控制器的控制系统、⼈机结合作为控制器的控制系统、⽆⼈参与的⾃主控制系统8、智能控制主要解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题，其研究的对象具备的3个特点为、和。

8、不确定性、⾼度的⾮线性、复杂的任务要求9．智能控制系统的主要类型有、、、、和。

9、分级递阶控制系统，专家控制系统，神经控制系统，模糊控制系统，学习控制系统，集成或者（复合）混合控制系统10．智能控制的不确定性的模型包括两类：(1) ；(2) 。

10、(1)模型未知或知之甚少；(2)模型的结构和参数可能在很⼤范围内变化。

11．控制论的三要素是：信息、反馈和控制。

12．建⽴⼀个实⽤的专家系统的步骤包括三个⽅⾯的设计，它们分别是、和。

知识库的设计推理机的设计⼈机接⼝的设计13．专家系统的核⼼组成部分为和。

知识库、推理机14．专家系统中的知识库包括了3类知识，它们分别为、、和。

判断性规则控制性规则数据15．专家系统的推理机可采⽤的3种推理⽅式为推理、和推理。

15、正向推理、反向推理和双向推理16．根据专家控制器在控制系统中的功能，其可分为和。

神经网络模拟试题

神经网络模拟试题叶伟、朱宇涛、双银锋一．填空：1．神经元（即神经细胞）是由细胞体、树突、轴突和突触四部分构成。

2．按网络结构分，人工神经元细胞可分为前馈型和反馈型，按照学习方式分可分为：有导师和无导师学习。

3．前馈型网络可分为可见层和隐含层，节点有输入结点、输出节点、计算单元。

4．反馈网络历经状态转移，直到它可能找到一个平衡状态，这个平衡状态称为吸引子。

5．神经网络工作过程主要由工作期和学习期两个阶段组成。

6．在ANN中HEBB算法最简单可描述为：如果一个处理单元从另一处理单元接收输入激励信号，而且两者都处于高激励电平，那么处理单元间的加权就应当增强。

HEBB网络代表了一种纯前向式无导师学习。

7．δ学习规则又称最小均方规则，它利用目标激活值与所得激活值之差进行学习。

其方法是：调整联系强度，使其差最小。

8．常见的七种学习规则中，无导师学习的规则是指HEB学习和胜者为王学习规则。

9．误差反传训练算法的主要思想是学习过程分为两个阶段：正向传播过程和反向过程。

10．网络吸引子分为稳定和非稳定两种，非稳定吸引子又有两种情况：有限状态指网络状态有规律地在某些状态之间振荡；而混沌状态是指网络无规律地某些状态之间振荡。

二、判断题：1．对反馈网络而言，稳定点越多，网络的联想与识别能力越强，因此，稳定点的数据目越多联想功能越好。

（╳）2．简单感知器仅能解决一阶谓词逻辑和线性分类问题，不能解决高阶谓词和非线分类问题。

（∨）3．BP算法是在无导师作用下，适用于多层神经元的一种学习，它是建立在相关规则的基础上的。

（╳）（╳）4．在误差反传训练算法中，周期性函数已被证明收敛速度比S型函数慢。

5．基于BP算法的网络的误差曲面有且仅有一个全局最优解。

（╳）6．对于前馈网络而言，一旦网络的用途确定了，那么隐含层的数目也就确定了。

（╳）7．对离散型HOPFIELD网络而言，如权矩阵为对称阵，而且对角线元素非负，那么网络在异步方式下必收敛于下一个稳定状态。

《神经网络技术与应用》试题-2012级

《神经网络技术及应用》-20121．在人工神经网络应用中，常用的神经元结构是什么？常用的人工神经元激励函数有哪些？（6分）2．人工神经网络常用的学习方法有哪些？各有哪些特点？（8分）3．简述感知器的网络结构、工作原理及主要应用领域。

（8分）4．简述BP 算法的设计思想，并采用三层前向网络及BP 算法学习如下函数： x .e x x x x x f 5025s i n c o s 23)(+⋅+-=，88≤≤-x基本步骤如下：（1）在区间]88[,-上均匀选取N 个点（自行设定），计算)(x f 的实际值组成网络的样本集；（2）构造神经网络结构，利用BP 算法和样本集训练网络，使网络误差小于e （e 为很小的正数，如取410-）；（3）在区间]88[,-上随机选取M 个点（N M >>，最好为非样本点），用训练后的网络计算这些点的输出值，并与这些点的理想输出值进行比较，绘制误差曲线；（4）说明不同的N 、e 值对网络学习效果的影响。

（20分）注：可采用Matlab 神经网络工具箱提供的函数，也可自行编制程序。

5．试用RBF 网络学习一下函数（基本步骤可参看第4题）：221213602s i n ),(x e x x x f -⋅⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅=π 其中：36001≤≤x ，10102≤≤-x 。

若输入信号的分辨率不同时，对算法的收敛过程有何影响。

（20分）6．根据离散型Hopfield 网络的工作原理简述使用该网络解决TSP 问题的基本思想。

（10分）7．简述ART-1网络的结构和工作过程。

（10分）8．结合本课程学习内容和自己今后的研究方向，举例说明如何用神经网络解决实际问题，并列出具体的实现步骤。

（18分）。