基于核的机器学习算法有（）

试卷相关题目

• 1下列属于CNN关键层的有（）

  A.输入层

  B.卷积层

  C.激活层/消失

  D.池化层

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• 2以下列描述属于传统循环神经网络的性质有

  A.上一时刻的网络状态狺息将会作用于下一时刻的网络状态

  B.并行处理序列中的所有信息

  C.容易梯度爆炸/消失

  D.易于搭建

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• 3下列可以用来构造神经网络的算法有()

  A.KNN

  B.线性回归

  C.逻辑回归

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• 4下列关于极大似然估计的说法正确的有（）

  A.MLE可能并不存在

  B.MLE总是存在

  C.如果MLE存在，那么它的解可能不是唯一的

  D.如果MLE存在，那么它的解一定是唯一的

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• 5下列关于RNN、LSTM、GRU的说法正确的有（）

  A.RNN引入了循环的概念

  B.LSTM可以防止梯度消失或者爆炸

  C.GRU是LSTM的变体

  D.RNN、LSTM、GRU是同一神经网络的不同说法，没有区别

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• 6循环神经网络的输出模式包含（）

  A.多输出

  B.单输出

  C.同步多输出/消失

  D.异步多输出

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• 7循环神经网络主要被应用的场景有（）

  A.语音识别

  B.语音建摸

  C.机器翻释

  D.图像识别

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• 8训练CNN时，GPU显存溢出．此时可以采取的措施有（）

  A.减少mini_batch大小

  B.移除一些卷积层

  C.减少图片输入大小

  D.增加激活函数

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• 9下列关于神经网络模型描述正确的有（）

  A.神经网络模型是许多逻辑单元按照不同层级组织起来的网络，每一层的输出变量都是下一层的输入变量 "

  B.神经网络模型建立在多神经元之上" "

  C.神经网络模型中，无中间层的神经元模型的计算可用来表示逻运算" "

  D.神经网络模型一定可以解决所有分类问题"

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• 10下列说法正确的有（）

  A.负梯度方向是使函数值下降最快的方向 "

  B.当目标函数是凸函数时，梯度下降法的解是全局最优解" "

  C.梯度下降法比牛顿法收敛速度快" "

  D.牛顿法不需要计算Hessc矩阵"

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