2022人工智能竞赛（省公司）

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深度学习(DL, Deep Learning)是（）领域的一个新的研究方向

已知：- ⼤脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经⽹络是对⼤脑的简单的数学表达。- 每⼀个神经元都有输⼊、处理函数和输出。- 神经元组合起来形成了⽹络，可以拟合任何函数。- 为了得到最佳的神经⽹络，我们⽤梯度下降⽅法不断更新模型给定上述关于神经⽹络的描述，什么情况下神经⽹络模型被称为深度学习模型？（）

下列哪个神经网络结构会发生权重共享？（）

在处理序列数据时，较容易出现梯度消失现象的深度学习模型是（）

以下哪种神经网络技术可以用于语音识别的处理？（）

下列哪项关于模型能力（model capacity）的描述是正确的？（指神经网络模型能拟合复杂函数的能力）（）

不同于通常涉及大量的规则编码的早期尝试语言处理，现代 NLP 算法是基于（）

Sigmod激活函数在神经网络中可以将神经元计算数值变化到以下哪个范围内？（）

下列哪个函数不可以做激活函数？（）

发现在使用Sigmod激活函数在神经网络训练中出现了梯度消失的现象，可以考虑换用以下什么激活函数（）：

列算法，哪项不属于深度学习模型？（）

人工智能在图像识别上已经超越了人类，支持这些图像识别技术的，通常是（）

阅读以下文字：假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型，训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成，而训练目标是检测出每种车辆的名称（车辆共有10种类型）。现在想要使用这个模型来解决另外一个问题，问题数据集中仅包含一种车（福特野马）而目标变为定位车辆在照片中的位置。请问该如何做？（）

以下CNN模型中，最早识别手写数字的是（）

人工智能诞生在 1955 年，50年代末第一款神经网络-（）将人工智能推向了第一个高潮。

卷积计算公式：定义输入图片大小 W×W，卷积核大小为 F×F，步长为S，padding的像素数为P，请问卷积后输出的图片大小N×N的计算公式为下列哪一个（）：

反卷积计算公式：定义输入图片大小 W×W，卷积核大小为 F×F，步长为S，padding的像素数为P，请问卷积后输出的图片大小NXN的计算公式为下列哪一个（）：

池化计算公式：定义图像定义输入图片大小 W×W，卷积核大小为 F×F，步长为S，请问池化后输出的图片大小NXN的计算公式为下列哪一个（）：

梯度下降算法的正确步骤是什么？（）a.计算预测值和真实值之间的误差 b.重复迭代，直⾄得到⽹络权重的最佳值 c.把输⼊传⼊⽹络，得到输出值 d.⽤随机值初始化权重和偏差 e.对每⼀个产⽣误差的神经元，调整相应的（权重）值以减⼩误差

下⾯哪项操作能实现跟神经⽹络中Dropout的类似效果？（）