神经网络多项选择题
神经网络多项选择题
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神经网络是模仿人脑工作原理的网络模型。它们用于解决分类、模式识别、预测等问题。神经网络应用广泛，包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等领域。
如果您想学习更多关于神经网络的知识，了解人工神经元、网络层次、激活函数和网络训练等基本概念是很重要的。神经网络的知识对于从事机器学习、人工智能及相关学科的专业人士非常有价值。
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1: 什么是神经网络中的Adaline？
A. 自适应线元素
B. 自适应线性元素
C. 自动线性元素
D. 没有提到
2: 神经网络是正确的？
A. 它具有一组节点和连接
B. 每个节点都计算其加权输入
C. 节点可以处于激发状态或非激发状态
D. 上述所有的
3: 神经网络中的模型是什么？
A. 生物神经网络的代表
B. 我们理解的数学表示
C. 第一和第二
D. 以上都不是
4: 有多少种类型的人工神经网络？
A. 3
B. 2
C. 4
D. 5
5: RNN代表什么？
A. 经常性神经网络
B. 经常性神经网络
C. 可移动的神经网络
D. 以上都不是
6: 神经网络中的自动关联任务是什么？
A. 预测未来的输入
B. 与存储和回忆任务有关
C. 找到连续2个输入之间的关系
D. 上述所有的
7: 神经网络中的可塑性是什么？
A. 输入模式已成为静态
B. 输入模式不断更改
C. 输出模式不断改变
D. 以上都不是
8: 突触时的信号传输是？
A. 化学过程
B. 物理过程
C. 化学和物理过程
D. 以上都不是
9: 神经网络中的操作可以执行什么样的操作？
A. 平行线
B. 系列
C. 平行和串行
D. 以上都不是
10: 神经网络是神经元的网络或电路。
A. 真的
B. 错误的
11: 神经网络可用于不同领域。例如 -
A. 分类
B. 数据处理
C. 压缩。
D. 上述所有的
12: 神经网络的类型是什么？
A. 前馈神经网络
B. 径向基函数（RBF）神经网络
C. 复发性神经网络
D. 上述所有的
13: 以下哪个选择不是反复神经网络的缺点？
A. 训练RNN是一项艰巨的任务
B. 可以在此模型中处理任何长度的输入。
C. 在此模型中，爆炸和梯度消失很常见。
D. 如果使用“ tanh”或“ relu”作为激活函数，它将无法处理很长的序列
14: 神经网络由类似于神经元的生物学模型的人工神经元组成。
A. 真的
B. 错误的
15: 在哪种类型的神经网络中，数据是根据其距中心点的距离进行分组的？
A. 卷积神经网络
B. 复发性神经网络
C. 模块化神经网络
D. 径向基础功能神经网络
16: 模块化神经网络（MNN）是一个神经网络，具有..........主要分支。
A. 2
B. 4
C. 6
D. 8
17: 人工神经网络是在计算机上执行某些特定任务的生物学启发模拟
A. 聚类
B. 分类
C. 模式识别
D. 上述所有的
18: 以下哪些用于模式识别的神经网络架构？
A. 多层感知器
B. Kohonen som
C. 径向基函数网络
D. 上述所有的
19: 神经网络的优势是什么？
A. 可以执行没有任何问题
B. 它可以在任何应用程序中实现。
C. 神经网络学习和重新编程是不需要的
D. 上述所有的
20: .........方法的类型用于为神经网络实施硬件。
A. 2
B. 3
C. 4
D. 5
21: _____衡量包装处理一定数量交易所花费的时间。
A. 基准
B. 范围
C. 中间件
22: 关于情报的辩论是哪些领域？
A. 认知科学，语言学
B. 神经生物学，遗传学
C. 认知科学
D. 遗传学，神经科学
E. 哲学，心理学，社会学
23: 几十年来，科学一直在尝试做什么？
A. 打破光速
B. 创造一种新的生活形式
C. 模仿智力
D. 改变天气
E. 创建一个时间机器
24: 关于自己及其周围世界的原因（似乎是）原因的AI系统是什么？
A. 机器学习
B. 超级智能
C. 人工通用情报
D. 机器人技术
E. 人工智能
25: 向算法显示问题的输入和输出的任务是什么？
A. 数据分析
B. 调试
C. 机器学习
D. 测试
26: 字母和流利性之间涉及哪些步骤？
A. 实践
B. 语音
C. 一些
D. 语音学
E. 词汇
27: 学习阅读完整的句子是哪种学习类型的示例？
A. 结构化学习
B. 协会学习
C. 深度学习
D. 动物学习
E. 超越平庸
28: 数据的研究是什么？
A. 数学
B. 统计数据
C. 认知科学
D. 数据科学
29: 关于数据科学的另一个常见误解是什么？
A. 所有数据科学家都是统计专家
B. 所有数据科学家都使用相同的工具和技术
C. DL和DS是相同的东西
D. 数据科学是最近的发展
E. 数据科学家只能纠正数字
30: 通常什么术语是指探索性分析？
A. 数据挖掘
B. 数据分析
C. 预测分析
D. 分析
31: NN代表什么？
A. 网络节点
B. 神经网络
C. 神经网络
D. 人工神经网络
32: 一层做什么？
A. 将结构添加到数据中
B. 减小数据结构的大小
C. 持有操作的结果
D. 提供了分组数据的方法
E. 定义一个操作，该操作需要一些输入，一些参数，并产生一组输出
33: 什么是接收向量并将其乘以矩阵的层？
A. 卷积层
B. 卷积神经网络
C. 完全连接的层
D. 密集层
34: 什么是致密的层？
A. 下沉到底部的液体，因为它的质量比水还多
B. 计算机皮质中的一层神经元
C. 是接收向量（输入）并将其乘以矩阵（参数）的层，产生另一个向量（输出）。
D. 物质中基本颗粒的组装。
E. 薄层夹在两个密集的层之间。
35: 线性系统很容易做什么？
A. 分析
B. 预测
C. 解决
D. 学习
E. 故障排除
36: 为什么系统是非线性的？
A. 不可能复制原始模式
B. 当其部分交织为复杂的整体时
C. 很难预测变化的结果
D. 当零件之间有反馈时
E. 当其组件不匹配时
37: 什么是非线性的系统？
A. 方程式
B. 和弦
C. 一个复杂的整体
D. 计算机程序
E. 一台电脑
38: “激活”一词是什么意思？
A. 过程
B. 功能
C. 事件
D. 创建
E. 增强
39: 简短定义为relu（x）= max（0，x）？
A. 绝对值
B. 线性单元
C. 绝对最大
D. 线性回归
E. 整流线性统一
40: 什么是relu函数定义的？
A. relu（x）= max（0，x）
B. relu（x）= -1
C. relu（x）= 0
D. relu（x）= 1 -x
41: 非线性的目的是什么？
A. 产生与标准不同的信号
B. 产生能量
C. 胶水从普通部位创建强大的模型
D. 为了防止机器过度教
E. 为了改变自己的形状
42: 谁创建了感知模型？
A. 马文·明斯基
B. 弗兰克·罗森布拉特
C. 戈登·摩尔
43: 在哪一年创造了哪一年？
A. 1946年
B. 1960年
C. 1958年
D. 1959年
E. 1949年
44: 什么是一种数学类型，可以立即对许多感知器的输入执行什么？
A. 密集层
B. 卷积层
C. 完全连接的层
45: 通过将密集层喂入另一个层可以创建多少层？
A. 四个
B. 二
C. 三
D. 六
46: 模型将什么定义为操作？
A. 统计数据
B. 矩阵操作
C. 权重
D. 方法
E. 方面
47: 什么术语描述了学习本身的实际过程？
A. 学习
B. 教育
C. 训练
48: 什么是衡量模型“错误”的函数？
A. 合身
B. 损失
C. 准确性
49: “∇L”表示什么？
A. 一个真实变量的复杂函数
B. 随着θ的变化，损失如何变化
C. 损失函数的导数
D. r上的向量场
E. 损失功能的梯度
50: 我们通常会训练我们的模型什么？
A. 数百至数千个时期
B. 成千上万的时代
C. 少于10个时期
D. 数十至数百个时代
51: 时代通常持续多长时间？
A. 数千到数百万
B. 数十个
C. 数百至数千
52: Backpropagation的完整版本具有额外的复杂性，即每一层都有自己的内容？
A. 输出
B. 激活功能
C. 错误
D. 坡度
53: 人们使用亚当的时间是多少百分比？
A. 25％
B. 50％
C. 95％
54: 人们使用95％的时间？
A. 前夕
B. 我们
C. 亚当
D. 我
E. 地球
55: 学习率通常是什么参数？
A. 模型
B. 算法
C. 优化器
D. 方法
56: 用于调整算法在训练过程中更新权重的速率的参数的名称是什么？
A. 势头
B. 准确性
C. 偏见
D. 学习率
E. 重量衰减
57: 可以将多少个示例分为64个元素的16个批次？
A. 千
B. 百
C. 万
D. 十
E. 一千万
58: 批次将我们的例子划分为什么？
A. 16
B. 四个
C. 十
D. 八
59: 什么是具有许多不同名称的神经网络？
A. 卷积神经网络
B. 长期短期存储网络
C. 受限的玻尔兹曼机器
D. 复发性神经网络
E. 递归神经网络
60: 卷积神经网络的另一个术语是什么？
A. 卷积内核
B. 神经网络
C. 卷积神经网络
D. 卷积层
E. 卷积
61: 我们甚至没有讨论什么术语？
A. 功能
B. 损失功能
C. 来源
D. 优化
E. 下沉
62: 在哪个时候，网络吸收了吸收状态？
A. 随机时间
B. 大时
C. 瞬间
D. 创建网络之后
E. 时间结束
63: 神经元有什么反应？
A. 停用
B. 激发
C. 启用
D. 刺激
E. 保护
64: 您如何激活神经元？
A. 引起神经元开火
B. 做一个决定
C. 导致神经元反应
D. 增加神经元的活性
E. 发送消息
65: 到达神经元的电势量是多少？
A. 总量
B. 交替的电流
C. 平均金额
D. 净额
E. 直流
66: 自适应系数叫什么？
A. 一个数字值描述机器可以从一个示例概括到另一个示例的数字值
B. 一种有助于提高图像质量的过滤器
C. 定义分类所需的最小示例数量的阈值是准确的
D. 一个数学功能，有助于预测未来事件
E. 可以通过一系列学习规则之一来修改的权重
67: 可以培训以解决给定任务的网络的名称是什么？
A. 完全连接的网络
B. 自适应网络
C. 卷积网络
D. 复发性神经网络
68: 自适应网络的常见示例是什么？
A. 将电子邮件内容分类为类别
B. 检测Web服务器上的欺诈活动
C. 将数据分类为相互排斥的组
D. 将视觉模式分为两个或多个类
E. 随着时间的推移检测网络的变化
69: 神经元建立特定神经网络的联系方式是什么？
A. 功能
B. 传播
C. 突触
D. 联系
E. 建筑学
70: 架构一词是什么意思？
A. 组织艺术品要素的计划或模型
B. 设计和建造建筑物的艺术
C. 事物结构的研究或应用
D. 神经元建立特定神经网络的连接方式
71: 什么是为给定输入提供一定输出的网络？
A. 关联网络
B. 一致的网络
C. 社区网络
D. 编码器 - 模型网络
E. 社交网络
72: 关联网络的属性是什么？
A. 能够找到任意两个点之间的最短路径
B. 能够将不同输入与不同输出相关联的能力
C. 能够将多个输入表示为单个输出
D. 能够将输入映射到输出
E. 一个给定输入的输出的一个
73: 给定输入的关联网络输出的可能结果是什么？
A. 随机输出
B. 一组所有输出
C. 一定的输出
D. 没有输出
E. 一个空列表
74: 哪种类型的神经计算机并不完全专注于输入的一部分？
A. 原型计算机
B. 程序
C. 注意
D. 神经网络
E. 自主性
75: 什么可以处理输入的一部分？
A. 自然语言处理
B. 生成对抗网络
C. 带有扫描仪的电脑
D. 机械臂
E. 注意神经计算机
76: 网络可以完成什么？
A. 共享数据的能力
B. 共享资源的能力
C. 嘈杂的输入模式
D. 沟通故障
E. 冗余资源
77: 允许输出和所需输出之间的误差的过程是什么过程，可以通过进发纸网恢复以允许更新隐藏神经元的权重？
A. 错误的传播
B. 重量更新
C. 后校园繁殖
D. 调整重量
E. 纠错
78: 网络可以传播什么样的错误？
A. 广播错误
B. 共识错误
C. 数据损失错误
D. 前进
E. 后纠正
79: 偏见线是一个允许什么的术语？
A. 识别神经元反应
B. 识别神经元阈值
C. 确定神经元的位置
D. 识别神经元位置
E. 神经元激活水平的测定
80: 哪条线允许将神经元阈值识别为特殊常数输入的重量？
A. 输出线
B. 神经元输入线
C. 偏见线
D. 输入线
E. 致敏线
81: 二进制决定神经元有什么回应？
A. 其输入信号
B. 其输入信号的强度
C. 它的总活动
D. 其输入和输出之间的区别
E. 其输入和输出的平均值
82: 如果阈值神经元有效，则输出的输出是什么？
A. 1
B. 0
C. 0.5
D. -1
83: 阈值神经元的二进制输出表明什么？
A. 神经元被一定频率刺激
B. 0（非活动）或1（活动）
C. 某个神经元是否要开火
D. 是否正在处理某种刺激
E. 神经元是
84: 如果神经元的输出活跃，如果神经元不在电路中，则双极矢量的值是多少？
A. 0
B. + 1
C. -1
85: 如果神经元具有双极向量，那意味着什么？
A. 它可以发射+1或-1
B. 神经元发射正信号和负信号
C. -1（非活动）或 + 1（活动）
D. 它可以在+1或-1处发射
E. 神经元仅发射一个信号
86: 使用噪音响应来改变重量的变化，用于学习一组输入的概率分布的算法是什么？
A. 梯度下降
B. Boltzmann机器
C. 最大熵估计器
D. 支持向量机
E. 贝叶斯推断
87: 什么是“ Boltzmann机器”一种用于学习的算法？
A. 一组上的概率分布
B. 一个预测随机变量值的计算机程序
C. 一组从一组中计算结果概率的机器
D. 一种使用Boltzmann分布的学习算法
88: 可以训练学习数字或字母的神经网的一个例子是什么？
A. 文本识别
B. 句子识别
C. 语音识别
D. 角色识别
E. 图像识别
89: 按一定顺序训练神经元时，它叫什么？
A. 重复学习
B. 程序学习
C. 竞争性学习
D. 协会学习
90: 学习输入意味着增加哪个神经元的输入？
A. 体感皮质中的神经元
B. 额叶的神经元
C. 通常开火的神经元
D. 最活跃
91: 用来给出另一个输入的参数的名称是什么？
A. 输入重量
B. 输出重量
C. 连接阈值
D. 连接重量
92: 权重与实际输出和所需输出之间的差异比例更改的规则是什么？
A. 收益递减规律
B. 三角洲规则
C. 二次规则
D. 线性规则
E. 科布 - 道格拉斯规则
93: 什么过程允许神经元的表面积增加？
A. 树突
B. 神经元
C. 突触
94: 神经网络中信息的存储是什么，以取决于网络中连接权重的分布的方式？
A. 分布式存储
B. 集中存储
C. 本地存储
95: 神经网络中信息的存储是什么？
A. 网络中的神经元数
B. 连接权重的分布
C. 网络中的神经元类型
D. 网络中的层数
E. 培训数据点的数量
96: 什么是神经净状态？
A. 数量的数值分配，表明神经的稳定性
B. 人工智能算法的结果
C. 神经网单元的激活水平
D. 神经网中所有神经元的重量的总和
E. 神经网的输出
97: “表明神经净状态的稳定性的数量分配的数值分配”是什么意思？
A. 梯度下降
B. 错误梯度
C. 能量功能
D. 错误函数
98: 叫什么错误表面？
A. 神经元空间的表面
B. 激活功能空间中的表面
C. 梯度错误空间中的表面
D. 连接重量空间的表面
E. 误差估计空间中的表面
99: 在连接权重的空间中，误差表面是什么？
A. 错误函数
B. 曲线
C. 灵敏度表面
D. 一组点
E. 表面
100: 在兴奋性输入中添加了什么样的重量，以使神经元的总体活性增加？
A. 不增加重量
B. 消极的
C. 积极的
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