30道深度学习笔试选择题解析

最新推荐文章于 2025-11-21 15:59:40 发布
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#人工智能

深度学习笔试选择题：题组2 技术文章大纲

题目类型与知识点分布
  1. 基础理论：神经网络结构、激活函数、损失函数、优化算法
  2. 卷积神经网络：卷积核、池化、特征提取、经典模型（ResNet、VGG等）
  3. 循环神经网络：LSTM、GRU、时序数据处理
  4. 模型训练与调优：过拟合、正则化、批量归一化、学习率调整
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深度学习笔试选择题：题组2
qq_54708219的博客
09-29 816
3.（单选）已知输入图片大小为200×200，依次经过一层卷积（kernel size 5×5，padding 1，stride 2），pooling（kernel size 3×3，padding 0，stride 1），又一层卷积（kernel size 3×3，padding 1，stride 1）之后，输出特征图大小为?选项B无效，因为A是m×n，C是p×q，n和p不匹配（n < p），所以AC不能直接相乘。然后计算(AB)C（尺寸m×p和p×q），乘法次数为m × p × q。
深度学习笔试选择题：题组1
qq_54708219的博客
09-22 1137
实际上，BatchNorm更适合固定尺寸的图像数据（因为批次统计要求固定尺寸），而LayerNorm更适合处理变长序列（如文本数据），因为它对每个样本独立归一化，不受序列长度变化影响。LayerNorm在训练和推理时都使用当前样本的统计量，行为一致。BatchNorm的归一化依赖于整个批次数据的统计（均值和方差），而LayerNorm的归一化仅依赖于单个样本自身的统计，不依赖批次大小。多任务学习能同时优化语音识别和方言分类任务，帮助模型学习方言不变的特征，从而提高对口音的鲁棒性，这是一种有效方法。
动手学深度学习-深度学习基础
紫芝的博客
08-21 1261
机器学习（Machine Learning）是强大的可以从经验中学习的技术。通过采用观测数据或与环境交互的形式，机器学习算法会积累很多经验，其性能也会逐步提高。参数（Parameter）可以看作旋钮，我们可以转动旋钮来调整程序的行为。任一调整参数的程序后，称为模型（Model）。通过操作参数而生成的所有不同程序（输入-输出映射）的集合称此为“模型族”。使用数据集来选择参数的元程序被称为学习算法（Learning algorithm）。
24阿里秋招笔试深度学习机器学习题目（含专有名词）解析（1）
blazercloud的博客
08-06 892
（题目名词解释：线性判别分析LDA：通过寻找特征空间中能够最大化类间方差和最小化类内方差好的方向实现数据的降维和分类）LDA作为一种通过最大化类间方差和最小化类内方差来实现数据降维分类的方法，选项A，B，C显然都符合用途。决定每次模型训练中参数更新沿负梯度缩减的幅度，笔者浅显地认为相当于向目标拟合的快慢程度。模型对其做出预测结果的确信程度，置信程度高于准确性可能导致过拟合。B，高分辨率图像可能会导致训练过程中的内存不足问题。A，高分辨率图像需要更大的模型和更多的计算机资源。B，当数据的特征是线性可分的时。
深度学习试题及答案解析（二）
CSBLOG的博客
12-21 1796
混沌度可以被理解为模型在预测下一个词时的平均分支数。具体来说，它是基于模型的概率分布计算出来的，用来评估模型生成的分布与真实数据分布之间的差异。对于一个包含 (N) 个词的句子ww1w2wNww1​w2​wN​，如果有一个语言模型 (P(w_i | w_{
深度学习笔试100题
2401_88244350的博客
11-12 1574
在 A 选项中，m∗n 的矩阵 A 和n∗p的矩阵 B 的乘积，得到 m ∗ p的矩阵 A * B ，而 A ∗ B的每个元素需要 n 次乘法和 n-1 次加法，忽略加法，共需要 m∗n∗p次乘法运算。深度神经网络的成功, 已经证明, 增加神经网络层数, 可以增加模型范化能力, 即, 训练数据集和测试数据集都表现得更好. 但更多的层数, 也不一定能保证有更好的表现（https://arxiv.org/pdf/1512.03385v1.pdf）. 所以, 不能绝对地说层数多的好坏, 只能选A。
深度学习笔试、面试题 一
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abc_138的博客
10-19 3万+
1、神经网络模型（Neural Network）因受人类大脑的启发而得名，神经网络由许多神经元（Neuron）组成，每个神经元接受一个输入，对输入进行处理后给出一个输出，如下图所示。请问下列关于神经元的描述中，哪一项是正确的？   A 每个神经元可以有一个输入和一个输出 B 每个神经元可以有多个输入和一个输出 C 每个神经元可以有一个输入和多个输出 D 每个神经元可以有多个输入...
深度学习笔试、面试题 二
abc_138的博客
10-24 8711
1、梯度爆炸问题是指在训练深度神经网络的时候，梯度变得过大而损失函数变为无穷。在RNN中，下面哪种方法可以较好地处理梯度爆炸问题？ A 用改良的网络结构比如LSTM和GRUs B 梯度裁剪 C Dropout D 所有方法都不行 正确答案是： B 解析：为了处理梯度爆炸问题，最好让权重的梯度更新限制在一个合适的范围。 LSTM可以解决梯度消失问题，但是不适于解决梯度爆炸问题 2...
深度学习笔试、面试题 三
abc_138的博客
10-26 1万+
​1、声明1：可以通过将所有权重初始化为0 来训练网络。 声明2：可以通过将偏差初始化为0来很好地训练网络 以上哪些陈述是真实的？ A 1对2错 B 1错2对 C 1和2都对 D 1和2都错 正确答案是： B 解析：即使所有的偏差都为零，神经网络也有可能学习。 另一方面，如果所有的权重都是零; 神经网络可能永远不会学习执行任务。 具体可查看这里博客 2、对于MLP，输入层中的节...
深度学习笔试100题.pdf
07-16
本文件是一份关于深度学习的笔试练习题集，包含多个选择题及其解析，目的是帮助学习者通过练习理解深度学习的相关概念和算法。以下是对文件中提及知识点的详细解释： 1. 梯度下降算法：这是一种优化算法，通过迭代...
《深度学习笔试精选百题集锦》
07-03
本份文件为深度学习笔试练习题集，含众多选择题及解析，旨在助力学习者借助练习深入理解深度学习相关概念和算法。以下是对文件中知识点的详细阐述： 梯度下降算法：这是一种优化算法，通过迭代计算预测值与真实值...
百度校园招聘笔试试题-深度学习算法研发工程师.docx
05-26
根据给定文件的信息，我们可以提炼出与“百度校园招聘笔试试题—深度学习算法研发工程师”相关的几个核心知识点。下面将详细阐述这些知识点，并结合题目中的具体问题进行深入解析。 ### 1. 当N很大时，降低计算...
深度学习题库大全-hr.docx
06-30
### 深度学习题库知识点解析 #### 题目1：梯度下降算法的正确步骤 **解析**： 梯度下降算法是深度学习中常用的一种优化算法，用于求解损失函数的最小值，其步骤如下： 1. **d. 用随机值初始化权重和偏差**：初始...
适用于深度学习相关工作的笔试、面试试题
10-11
它集合了100道精心挑选的深度学习相关试题，内容覆盖了深度学习的基础知识、算法原理、模型构建、优化技巧、以及应用场景等多个方面。这些题目旨在检验求职者对于深度学习的全面理解，以及在实际问题中应用深度学习...
黄仁勋GTC开场：「AI-XR Scientist」来了！
2501_94005722的博客
11-20 1310
丛乐 (Le Cong)，斯坦福大学医学院病理学系和遗传学系教授。他被公认为是 CRISPR 基因编辑领域的奠基人之一。早在哈佛大学攻读博士学位期间，丛乐在导师张锋（Feng Zhang）和乔治・丘奇（George Church）的指导下，作为第一作者在 Science, Cell, Nature 杂志上发表了数篇标志性论文，首次证实 CRISPR/Cas9 系统可以在哺乳动物和人类细胞中实现基因编辑，为这一革命性技术的后续应用奠定了基石。
传统NLP算法
记录成长‌，知识沉淀，连接同行‌
11-19 741
传统NLP算法与当前大模型的对比分析 传统NLP算法主要基于规则和统计模型（如HMM、CRF、SVM），依赖人工特征工程和领域知识，适合特定任务但泛化能力有限。其优势在于可解释性强、计算资源需求低。典型应用包括分词、命名实体识别和文本分类等。 现代大模型（如Transformer架构LLM）采用预训练-微调范式，通过海量数据自动学习语言表示，具备强大的生成能力和跨任务迁移性。它们能处理复杂任务如对话生成和多语言翻译，但需巨额计算资源。 二者存在技术演进关系：大模型继承了传统NLP的核心思想，但通过深度学习实
基于华为开发者空间实现花卉识别
优快云高校俱乐部官方博客
11-21 1490
基于华为开发者空间实现花卉识别
人工智能在医疗行业的革命性应用：从诊断到个性化治疗
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2501_94114442的博客
11-21 459
人工智能（AI）技术近年来已经渗透到各个行业，其中，医疗行业无疑是受益最大之一。从疾病的早期诊断到个性化治疗方案的制定，AI正在加速医学领域的变革。通过机器学习、深度学习、自然语言处理等技术，AI不仅能够处理和分析大量的医疗数据，还能够帮助医生做出更加精准的决策，提升患者的治疗效果，并优化整个医疗体系的运作效率。本文将探讨人工智能在医疗行业的应用，分析其在不同医疗领域的具体作用，并展望AI如何进一步推动医疗健康行业的发展。
微软面试笔试题深度解析与答案分享
以下是对微软部分笔试题的解析和答案，涵盖了编程基础、算法设计、软件开发等方面的知识点。 ### 编程基础知识点 1. **数据类型与结构** - 整型、浮点型、字符型数据的使用及转换。 - 结构体(struct)和联合体...
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