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- 1.以下有关深度神经网络应用说法错误的是（ ）A.RNN:语音识别、问答系统、语言建模和文本生成等诸多领域B.LSTM:捕捉到序列中长距离历史信息，但不能缓解长期依赖问题，应使用RNN实现有效缓解长期依赖C.VAE:从生成假人脸到合成音乐等D.GAN:图像合成、语义图像编辑、风格迁移、图像超分辨率技术和分类
- 2.以下有关深度神经网络应用说法错误的是( ) 选项： A:RNN:语音识别、问答系统、语言建模和文本生成等诸多领域 B:GAN:图像合成、语义图像编辑、风格迁移、图像超分辨率技术和分类 C:VA D:LSTM:捕捉到序列中长距离历史信息，但不能缓解长期依赖问题，应使用RNN实现有效缓解长期依赖 E:从生成假人脸到合成音乐等
- 3.以下有关深度神经网络应用说法错误的是（ ）选项： A:RNN:语音识别、问答系统、语言建模和文本生成等诸多领域; B:GAN:图像合成、语义图像编辑、风格迁移、图像超分辨率技术和分类; C:VAE:从生成假人脸到合成音乐等; D:LSTM:捕捉到序列中长距离历史信息，但不能缓解长期依赖问题，应使用RNN实现有效缓解长期依赖
- 4.8分(单选题)4.以下有关深度神经网络应用说法错误的是（ ） 选项： A: RNN:语音识别、问答系统、语言建模和文本生成等诸多领域 B: GAN:图像合成、语义图像编辑、风格迁移、图像超分辨率技术和分类 C: VA D: 从生成假人脸到合成音乐等 E: LSTM:捕捉到序列中长距离历史信息，但不能缓解长期依赖问题，应使用RNN实现有效缓解长期依赖
- 5.RNN 在 NLP 领域的应用包括( )。 选项： A、语言模型与文本生成 B、机器翻译 C、语音识别 D、图像描述生成
- 6.对于LSTM模型，以下说法错误的是（ ）。 选项： A:一般用于图像数据的处理 B:是一种递归神经网络 C:能够解决时间序列长期依赖问题 D:能够解决RNN中的梯度消失的问题
- 7.深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域已得到广泛应用。（）
- 8.深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域已得到广泛应用。（）
- 9.深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域已得到广泛应用。（）
- 10.深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域已得到广泛应用。（ ） 选项： A:正确; B:错误
- 11.深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域已得到广泛应用。（ ）选项： A:正确; B:错误
- 12.深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域已得到广泛应用。（ ） 选项： A:正确; B:错误
- 13.人工智能领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。例如：人脸识别技术，语音识别技术、基于用户兴趣的智能算法推荐技术。
- 14.自然语言处理研究的分支领域包括文本分类、信息抽取、信息检索、信息过滤、自动文摘、智能问答、话题推荐、机器翻译、主题词识别、知识库构建、深度文本表示、命名实体识别、文本生成、文本分析（词法、句法和语法）、舆情分析、自动校对、语音识别与合成等。 选项：A、正确B、错误
- 15.图像处理软件是用于处理图像信息的各种应用软件的总称，主要是指利用电脑软件对图像进行编辑合成、加工润饰的技术。图像处理包括图像编辑、图像修饰、特效处理、影像合成、创意设计等。（ ）A.正确B.错误
- 16.深度学习的主要应用方向包括了图像识别、语音识别、自然语言处理等。
- 17.RNN的长期依赖问题:对序列进行学习时,RNN会出现____和____现象
- 18.什么是GPT-3的主要应用？（） A. 图像分类 B. 语音识别 C. 文本生成 D. 语音生成
- 19.数据出现的时间顺序在自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用中非常重要,是()神经网络的主要应用领域。 A: DNN B: CNN C: RNN D: 深度
- 20.以下哪一项大量用于图像识别、图像生成等图像领域的模型 选项：A、卷积神经网络B、逻辑回归C、决策树D、线性回归
- 21.什么是GPT-3的主要应用？（C） A. 图像分类 B. 语音识别 C. 文本生成 D. 语音生成
