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- 1.下面对生成对抗网络（Generative Adversarial Network）描述不正确的是（ ）选项： A:GAN是一种生成学习模型。; B:GAN是一种区别学习模型。; C:GAN包含生成网络和判别网络两个网络。; D:生成网络和判别网络分别依次迭代优化。
- 2.GAN包含生成网络和判别网络两个网络。 选项： A:正确 B:错误
- 3.对于生成对抗网络（GAN）的训练，下面哪个说法是正确的？选项： A:判别器的判别能力开始训练时越强，GAN越容易训练; B:若生成器产生新样本依赖的随机噪声z与真实样本的数据分布差别很大，GAN训练会失效; C:生成器由一个前馈神经网络或反卷积深度网络实现，其目标是要使生成的图像与真实的样本一样; D:如果判别器发生了过拟合，那么生成器可能会生成一起很奇怪的样本
- 4.神经网络的学习是指调整神经网络的连接权值或者结构，使得样本输入数据通过神经网络产生的实际输出与样本期望输出数据基本一致。选项： A:正确; B:错误
- 5. （多选）下列关于生成式对抗网络（GAN）的说法中正确的是（） 选项： A: GAN中包含一个生成模型（生成器），它可以将随机向量作为输入，并将其解码为特定输出 B: GAN中包含一个对抗模型（对抗器），它对特定的输入进行转换，并输出为与输入相悖的对抗数据 C: GAN中包含一个判别模型（判别器），它可以判定输入数据来自训练集还是通过数据合成 D: GAN是一个动态的系统，其最优化过程寻找的不是一个最小值，而是两股力量的之间的平衡
- 6.生成式对抗网络（GAN）可用于解决工业设备异常故障数据过少的问题。A.正确B.错误
- 7.（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。 （2.0 分）前馈神经网络A、卷积神经网络B、循环神经网络C、对抗神经网络
- 8.生成式对抗网络（GAN）可用于解决工业设备异常故障数据过少的问题。
- 9.（）是一种处理时序数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域。（2.0 分）A、前馈神经网络B、卷积神经网络C、循环神经网络D、对抗神经网络
- 10. 下列关于BP神经网络说法正确的是() 选项： A: BP神经网络是为解决非线性问题 B: BP神经网络复杂、计算量大 C: BP神经网络整个网络结构包含了: -层输入层，-层隐藏层，-层输出层 D: BP神经网络模型训练的学习过程由信号的反向传播和误差的正向传播两个过程
