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相关试题
- 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.生成对抗网络（GAN）的网络结构由 和判别网络共同构成。
- 5.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
- 6.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
- 7.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。
- 8.（）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
- 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.【单选题】下列说法正确的是 A. 神经网络分为强神经网络和弱神经网络 B. 神经网络分为人工神经网络和生物神经网络 C. 深度学习指的是浅层神经网络 D. 神经网络分为深度学习和分类算法
