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学起plus无8作业答案

8

学校: 无

问题 1: 1. Hopfield神经网络属于（）。

选项:

• A. 前馈型

• B. 反馈型

• C. 双馈型

答案: 反馈型

问题 2: 2. 训练数据预处理：使得在每个训练集上，具有（ ）方差。

选项:

• A. 任意

• B. 随机

• C. 相同

• D. 不同

答案: 相同

问题 3: 3. 饱和或对称饱和线性函数中，当x>=1时，（ ）。

选项:

• A. y=x

• B. y=-1

• C. y=1

答案: y=1

问题 4: 4. 对于数字9，神经网络的第9个结点的输出值为0.95，此时网络（）识别数字9。

选项:

• A. 正确

• B. 不正确

• C. 不确定

答案: 正确

问题 5: 5. Hopfield神经网络中，神经元状态为（）是根据其输入是否大于阈值确定的，是确定性的。

选项:

• A. 1

• B. 0

• C. -1

答案: 1

问题 6: 6. 麦克劳（W. S. McCullocn）和匹茨（W. A. Pitts）首次提出一个神经网络模型是（）。

选项:

• A. Hebb学习规则

• B. 感知器模型

• C. M－P模型

答案: M－P模型

问题 7: 7. 反向传播：修改各层神经元的权值，使误差信号（）。

选项:

• A. 最大

• B. 不变

• C. 最小

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问题 8: 8. 对于饱和线性函数与对称饱和线性函数：当（ ）时，两种函数输出相同。

选项:

• A. x>=1

• B. x>=0

• C. x<=-1

• D. -1

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问题 9: 9. 当计算隐层单元误差后，（ ），再进行权值学习。

选项:

• A. 求目标值与实际值的偏差

• B. 判断迭代停止条件

• C. 求误差梯度

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问题 10: 10. 初始权值的设置：一般以（ ）设置网络的初始权值。

选项:

• A. 任意常数

• B. 随机分布

• C. 零

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问题 11: 11. 高斯机中，白噪声是指均值为（ ）的高斯随机变量

选项:

• A. 1

• B. 0

• C. -1

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问题 12: 12. 每个神经元参数设为相同，即（ ），每个神经元用同一个卷积核去卷积图像。

选项:

• A. 权值共享

• B. 局部连接

• C. 全局连接

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问题 13: 13. 随机神经网络中，神经元状态为1是（）的，服从一定的概率分布。

选项:

• A. 确定

• B. 随机

• C. 预先设置

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问题 14: 14. 反向传播：当经过N组输入输出样本的误差达到要求时，（）迭代。

选项:

• A. 继续

• B. 停止

• C. 从初始值重新

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问题 15: 15. 在阶跃函数中，当（）时，y=1。

选项:

• A. x>=0

• B. x>=-1

• C. x>-1

• D. x<0

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问题 16: 16. CNN是一个（）的神经网络

选项:

• A. 单层

• B. 多层

• C. 3层

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问题 17: 17. 离散Hopfield神经网络模型，若从某一时刻开始，网络中所有神经元的状态不再改变，那么称该网络是（）的

选项:

• A. 动荡

• B. 崩溃

• C. 稳定

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问题 18: 18. 混沌（ ）是构造混沌神经网络的基本单位。

选项:

• A. 神经元

• B. 激活函数

• C. 模型

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问题 19: 19. 人工神经网络模拟（ ）的结构和功能，运用大量简单处理单元经广泛连接而组成的人工网络系统。

选项:

• A. 人脑神经系统

• B. 视觉系统

• C. 感知系统

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问题 20: 20. 计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值(或最大值)，这种聚合操作就叫做（）

选项:

• A. 卷积

• B. 池化

• C. 预处理

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问题 21: 21. BP算法中，需要在最后计算网络的（ ）与（ ）的误差

选项:

• A. 实际输出

• B. 外部输出

• C. 期望输出

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问题 22: 22. 混沌神经网络包括（ ）

选项:

• A. 基于模拟退火策略的自抑制混沌神经网络

• B. 基于加大时间步长的混沌神经网络

• C. 引入噪声的混沌神经网络

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问题 23: 23. CNN可被应用于（）

选项:

• A. 人脸识别

• B. 自动电话接听机器人

• C. 汽车自动驾驶

• D. 自然语言的理解

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问题 24: 24. 一个3*3的卷积核能够在（）的图像上做卷积

选项:

• A. 3*3

• B. 5*5

• C. 7*7

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问题 25: 25. 麦克洛奇和皮兹提出M－P模型包括（）。

选项:

• A. 线性环节

• B. 滤波操作

• C. 非线性函数

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问题 26: 26. 神经网络优化计算目前存在的问题包括（ ）

选项:

• A. 解的不稳定性

• B. 参数难以确定

• C. 能量函数存在大量局部极小值，难以保证最优解。

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问题 27: 27. 生物神经元的工作状态有（ ）。

选项:

• A. 激活状态

• B. 兴奋状态

• C. 抑制状态

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问题 28: 28. 神经网络的结构包括（ ）。

选项:

• A. 前馈型

• B. 反馈型

• C. 双馈型

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问题 29: 29. 训练数据预处理：线性的特征比例变换，将所有的特征变换到（ ）或者（ ）区间内

选项:

• A. [0,1]

• B. [-1,1]

• C. [-2,2]

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问题 30: 30. BP神经网络工作过程包括（）。

选项:

• A. 网络训练

• B. 工作阶段

• C. 数据处理阶段

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问题 31: 31. 神经网络的同步方式是并行的。

选项:

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问题 32: 32. 高斯或径向基函数是轴对称的。

选项:

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问题 33: 33. 反向传播学习算法简称为B－P算法。

选项:

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问题 34: 34. 基于加大时间步长的混沌神经网络采用加大时间步长产生混沌。

选项:

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问题 35: 35. 威德罗(B. Widrow)等提出自适应线性元件（adaline）网络，通过训练后可用于抵消通信中的回波和噪声。

选项:

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问题 36: 36. BP算法的特点：连接权值是通过Delta学习算法进行修正。

选项:

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问题 37: 37. Boltzmann机是按Boltzmann概率分布动作的神经网络。

选项:

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问题 38: 38. 优化计算不属于神经网络控制的研究领域。

选项:

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问题 39: 39. 视觉皮层中每个神经元只对局部进行感知

选项:

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问题 40: 40. 当x<-1时，饱和线性函数的输出为0。

选项:

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问题 41: 41. CNN难以在芯片或者现场可编程门阵列（FPGA）中实现

选项:

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问题 42: 42. 神经网络方法是显式的知识表示方法。

选项:

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问题 43: 43. 在M－P模型中，对输入y加权后再进行加法求权。

选项:

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问题 44: 44. 卷积层的作用是在语义上把相似的特征合并起来。

选项:

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问题 45: 45. 混沌神经网络中，混沌的规律性由确定性的迭代式产生。

选项:

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问题 46: 46. 饱和线性函数中，当（）时，y=x。

选项:

• A. x>=1

• B. 0

• C. x<=0

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问题 47: 47. 基于模拟退火策略的自抑制混沌神经网络具有（ ）混沌特性

选项:

• A. 稳态

• B. 动态

• C. 暂态

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问题 48: 48. 柯西随机变量是指（ ）

选项:

• A. 白噪声

• B. 高斯噪声

• C. 有色噪声

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问题 49: 49. S型非线性激励函数中，其输出最大值是（）。

选项:

• A. 1

• B. -1

• C. 0

• D. 2

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问题 50: 50. BP算法中，信息的传播是（）的。

选项:

• A. 单向

• B. 双向

• C. 反向

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问题 51: 51. 离散Hopfield神经网络模型的工作过程中，初态能记忆样本的（）信息

选项:

• A. 全部

• B. 部分

• C. 无关

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问题 52: 52. 下采样层能使每个特征图的空间分辨率（ ）

选项:

• A. 增大

• B. 降低

• C. 保持不变

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问题 53: 53. 软测量系统的设计中，通过辅助变量来获得对（ ）的最佳估计。

选项:

• A. 外部变量

• B. 控制变量

• C. 主导变量

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问题 54: 54. 线性函数中，当x=0时，（）。

选项:

• A. y=0

• B. y=-2

• C. y=-1

• D. y=1

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问题 55: 55. 反向传播：从输出层方向计算到第一个隐层，按连接权值修正公式向（ ）误差方向调整网络的各个连接权值。

选项:

• A. 增大

• B. 不变

• C. 减小

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问题 56: 56. 对网络的（ ）进行学习和调整，以使该网络实现给定样本的输入输出映射关系。

选项:

• A. 激活函数

• B. 加权形式

• C. 连接权

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问题 57: 57. BP神经网络包括（）。

选项:

• A. 输入层

• B. 隐层

• C. 输出层

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问题 58: 58. 实现HNN的联想记忆功能，网络能够通过联想来（）和（）
最为相似的样本模式。

选项:

• A. 输入模式

• B. 输出模式

• C. 外部模式

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问题 59: 59. 下列哪些是卷积神经网络的关键技术。

选项:

• A. 局部连接

• B. 权值共享

• C. 多卷积核

• D. 池化

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问题 60: 60. BP网络的缺点包括（）。

选项:

• A. 收敛速度慢

• B. 局部极值

• C. 难以确定隐层和隐层结点的数目

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问题 61: 61. 在阶跃函数中，当x<0时，（）。

选项:

• A. y=0

• B. y=-2

• C. y=-1

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问题 62: 62. BP网络的优点包括（）。

选项:

• A. 很好的逼近特性

• B. 具有较强的泛化能力

• C. 具有较好的容错性

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问题 63: 63. 利用卷积算子对图像进行滤波，可以得到显著的边缘特征。

选项:

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问题 64: 64. 拓扑结构是指神经元之间相互连接的形式.

选项:

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问题 65: 65. 训练数据预处理：使得在每个训练集上，每个特征的均值为非0的正数。

选项:

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问题 66: 66. Hopfield神经网络是高维非线性系统，有且只有唯一的稳定优态。

选项:

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问题 67: 67. BP学习算法可以调整BP神经网络的连接权，使网络的输入与输出与给定的样本相同。

选项:

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问题 68: 68. 下采样层的作用是探测上一层特征的局部连接。

选项:

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问题 69: 69. 神经网络的异步方式是串行的。

选项:

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问题 70: 70. BP神经网络就是多层前向网络。

选项:

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问题 71: 71. 反馈型神经网络只能经过一个神经元才能反馈到输入端。

选项:

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问题 72: 72. 1可作为线性环节的传递函数。

选项:

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