郑州大学《神经网络原理及应用》2023-2024学年期末试卷

装订线装订线PAGE2第1页，共3页郑州大学《神经网络原理及应用》2023-2024学年期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______题号一二三总分得分一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、以下哪种深度学习框架比较流行？A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上都是2、以下哪种深度学习框架具有良好的分布式训练支持？A.TensorFlowB.PyTorchC.MXNetD.以上都是3、以下哪种正则化方法可以限制模型的复杂度？A.L1正则化B.L2正则化C.ElasticNet正则化D.以上都是4、在循环神经网络中，梯度裁剪的目的是：A.防止梯度消失B.防止梯度爆炸C.加速训练D.提高模型精度5、在深度学习中，Dropout技术的主要目的是（）A.减少计算量B.防止过拟合C.加速训练D.提高准确率6、在深度学习框架中，TensorFlow主要的特点是（）A.动态图计算B.易于调试C.高效的分布式训练D.以上都是7、以下哪种技术可以加速神经网络的训练？（）A.数据并行B.模型并行C.混合精度训练D.以上都是8、生成对抗网络中，以下关于生成器和判别器的描述，错误的是？A.生成器试图生成逼真的数据B.判别器用于区分真实数据和生成数据C.生成器和判别器同时优化D.判别器的性能越好，生成器越难训练9、以下哪种方法可以提高生成对抗网络生成数据的质量？A.增加判别器的能力B.增加生成器的复杂度C.使用更好的优化算法D.以上都是10、在深度学习中，以下哪种技术可以用于可视化模型学到的特征？A.梯度计算B.特征映射C.激活值分析D.以上都是11、以下哪种神经网络结构可以自动提取特征？（）A.自编码器B.多层感知机C.决策树D.支持向量机12、在神经网络中，Dropout技术的主要目的是：A.加速训练B.防止过拟合C.减少计算量D.提高模型泛化能力13、对于一个分类任务，神经网络的输出层通常使用（）A.全连接层B.卷积层C.池化层D.循环层14、在生成对抗网络的训练过程中，如果判别器过于强大，可能会导致：A.生成器无法学习B.模型收敛速度加快C.生成数据质量提高D.以上都不是15、以下哪种神经网络结构可以处理变长的输入序列？（）A.多层感知机B.卷积神经网络C.循环神经网络D.生成对抗网络16、以下关于注意力机制的描述，正确的是？（）A.可以提高模型的计算效率B.能够自动选择重要的信息C.只适用于图像数据D.会增加模型的参数量17、以下哪种方法可以提高卷积神经网络的平移不变性？A.使用多个小卷积核B.增加池化层的数量C.采用全局平均池化D.以上都是18、深度学习中的注意力机制主要用于：A.选择重要的特征B.减少计算量C.提高模型的并行性D.增强模型的稳定性19、深度学习中，以下哪种优化算法可以自适应调整每个参数的学习率？A.AdamB.RMSPropC.AdagradD.SGD20、对于语音识别任务，以下哪种神经网络结构常常被使用？A.卷积神经网络B.循环神经网络C.长短时记忆网络D.深度信念网络二、简答题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）解释深度学习中的命名实体识别任务。2、（本题10分）阐述深度学习中批量归一化的数学原理和优势。3、（本题10分）谈谈如何使用深度学习进行文本的篇章理解。4、（本题10分）解释注意力机制在深度学习中的多种应用形式。三、分析题（本大题共2个小题，共