人工智能基础及应用(微课版) 习题及答案 第7章 深度学习.docx
《人工智能基础及应用(微课版) 习题及答案 第7章 深度学习.docx》由会员分享,可在线阅读,更多相关《人工智能基础及应用(微课版) 习题及答案 第7章 深度学习.docx(1页珍藏版)》请在优知文库上搜索。
习题7-1.深度学习和普通机器学习有什么不同7-2.常见的深度学习框架有哪儿种?比较一下它们的优缺点。7-3.什么是卷积核?如何选择卷积核的尺度?7-4.一个50*50的图像,采用5*5的卷积核,分别指出卷积的步长为1和2时得到卷积后图像的大小。7-5.在卷积运算中边缘填充补零有什么作用?7-6.什么是空洞卷积?有什么作用?7-7.全连接层有什么作用?SOflmaX函数如何应用于多分类?7-8.什么叫池化?最大池化和平均池化在算法和应用上有什么区别?7-9.什么是dropoul?有什么作用?7-10.什么叫多通道?7-11.什么是反卷积运算?有什么作用?7-12.举例说明一维、二维、三维卷积有哪些应用?7-13.梯度消失和梯度爆炸分别是怎么产生的,有哪些解决办法?7-14.RCNN和LSTM有哪些异同?7-15.什么是生成对抗网络?如何构建生成器和判别器?7-16.什么是迁移学习?有哪些应用?7-17.什么是端到端的深度学习?有哪些优缺点?参考答案
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 人工智能基础及应用微课版 习题及答案 第7章 深度学习 人工智能 基础 应用 微课版 习题 答案 深度 学习