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题目内容 (请给出正确答案)
[多选题]

以下关于神经网络模型描述正确的是()。

A.神经网络模型是许多逻辑单元按照不同层级组织起来的网络,每一层的输出变量都是下一层的输入变量

B.神经网络模型建立在多神经元之上

C.神经网络模型中,无中间层的神经元模型的计算可用来表示逻辑运算

D.神经网络模型一定可以解决所有分类问题

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第1题
以下关于机器学习,描述错误的是()

A.是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科

B.研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能

C.机器学习强调三个关键词:算法、模型、训练

D.基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一

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第2题
已知:1)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2)每一个神经元都有输入、处理函数和输出3)神经元组合起来形成了网络,可以拟合任何函数4)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()

A.加入更多层,使神经网络的深度增加

B.有维度更高的数据

C.当这是一个图形识别的问题时

D.以上都不正确

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第3题
关于模型参数(权重值)的描述,正确的说法是哪些()?

A.每一次Epoch都会对之前的参数进行调整,迭代次数越多,损失函数一般越小

B.训练好的神经网络模型存储于一定结构的神经元之间的权重和神经元的偏置中

C.在训练神经网络过程中,参数不断调整,其调整的依据是基于损失函数不断减少

D.模型参数量越多越好,但没有固定的对应规则

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第4题
关于中间表示文件(IntermediateRepresentiation,IR)的描述,错误的是哪个()?

A.IR完全与硬件无关,只取决于神经网络的架构

B.model.xml中XML文件包含网络架构

C.model.bin文件包含权重参数

D.OpenVINO的推理除了支持IR格式外,还支持PB格式模型

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第5题
以下属于多智能体模型的是()

A.协作规划模型

B.映射模型

C.神经网络

D.一体化模型

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第6题
以下有关OpenVINO的说法,正确的是哪些()?

A.它主要应用于计算机视觉,实现深度神经网络模型优化和推理计算加速

B.拥有预置的计算机视觉功能库和预优化的内核

C.支持来自流行的框架Caffe、TensorFlow和MXNet的模型

D.只能在Linux平台运行的机器视觉软件工具包

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第7题
下面关于BP神经网络的说法中,错误的说法是哪个()?

A.BP神经网络是前馈神经网络

B.BP神经网络的参数权重值是由反向传播学习算法进行调整的

C.BP神经网络模型拓扑结构包括输入层、隐层和输出层

D.BP神经网络利用激活函数来实现从输出到输入的非线性映射

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第8题
以下关于网安一体化的描述,错误的选项有哪些?()

A.能够使用日志采集器和流探针对全网的数据进行采集

B.Agile-Controller DCN下发安全策略到防火墙阻断威胁

C.SecoManager下发安全策略到防火墙阻断威胁

D.能够基于AI深度神经网络算法智能检测威胁

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第9题
下面关于深层网络模型的介绍中,哪个说法是正确的()?

A.在卷积神经网络中,采用平均池化可减小误差,适用于需要突出纹理等特征的场景中

B.ResNet通过增加恒等映射,增加参数从而减少模型优化的难度,实现性能提升

C.空间金字塔池化(SPP)通过把图像的卷积特征转化成相同维度的特征向量,使模型可以处理任意尺寸的图像

D.批规范化(batchnormalization)是在不引入新参数的情况下保证每一层网络的输入具有相同的分布

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第10题
对于卷积网络来说,以下说法正确的是()。

A.全连接层的作用就是分类,全连接层的每一个节点都与上一层的所有节点相连接,将前一层的特征进行进一步组合

B.损失函数的作用是用来估算模型的预测值与实际值的差距的函数

C.卷积神经网络中的池化层又称为下采样层,该层的目的是降低特征图的维度,进而降低卷积神经网络的参数量,减少过拟合

D.卷积神经网络前面的各层是将图像的低维特征映射到抽象特征空间,全连接层则将抽象特征映射到样本标记空间中

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第11题
神经网络模型训练时,依赖于以下哪一种法则进行参数计算?()

A.最大值法则

B.最小值法则

C.链式求导法则

D.平均求导法则

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