当前位置: 首页 > news >正文

神经网络检测题

第一部分:基础概念

  1. 神经元模型
    请用数学公式描述一个人工神经元(感知机)的运算过程,并解释每个符号的含义。

  2. 激活函数
    为什么神经网络需要激活函数?列举3种常见的激活函数及其优缺点。

  3. 损失函数
    分类任务和回归任务常用的损失函数分别是什么?写出它们的数学形式。


第二部分:前向传播与反向传播

  1. 计算图
    假设有一个简单网络:输入层→全连接层(权重矩阵W,偏置b)→ReLU激活→输出层。给定输入x,请写出前向传播的公式。

  2. 链式法则
    反向传播中如何通过链式法则计算损失对权重W的梯度?以均方误差(MSE)损失为例说明。

  3. 梯度消失/爆炸
    梯度消失和梯度爆炸问题是如何产生的?举出一种缓解方法。


第三部分:网络架构

  1. CNN与全连接网络的区别
    卷积神经网络(CNN)为什么比全连接网络更适合图像任务?解释卷积核的作用。

  2. RNN与LSTM
    循环神经网络(RNN)的长期依赖问题是什么?LSTM如何通过门控机制解决这一问题?

  3. Transformer的革新
    Transformer模型为何在自然语言处理中取代了RNN?解释其核心机制(如自注意力)。


第四部分:训练与优化

  1. 过拟合与正则化
    什么是过拟合?列举3种防止过拟合的方法(如Dropout),并解释其中一种的原理。

  2. 优化器对比
    SGD、Momentum、Adam优化器的主要区别是什么?Adam为什么更受欢迎?

  3. Batch Normalization
    批归一化(BatchNorm)的作用是什么?它在训练和推理时的计算方式有何不同?


第五部分:进阶问题

  1. 注意力机制
    解释注意力机制的核心思想,并写出注意力权重的计算公式(如缩放点积注意力)。

  2. 迁移学习
    为什么迁移学习在小数据集上有效?以预训练的ImageNet模型为例说明。

  3. 生成对抗网络(GAN)
    GAN的生成器和判别器如何博弈?写出GAN的损失函数(minimax公式)。

http://www.dtcms.com/a/98566.html

相关文章:

  • FreeRTOS与RT-Thread内存分配对比分析
  • 多线程—JUC(java.util.concurrent)
  • 一个流程图的后续
  • DeepSeek接入飞书多维表格,效率起飞!
  • 【源码阅读/Vue Flask前后端】简历数据查询功能
  • chromem-go + ollama + bge-m3 进行文档向量嵌入和查询
  • 什么是数据集市
  • Redis 源码硬核解析系列专题 - 第二篇:核心数据结构之SDS(Simple Dynamic String)
  • 小程序某点餐平台全自动化实现思路
  • 虚拟现实--->unity学习
  • 动态规划入门:斐波那契模型四题详解(含空间优化技巧)
  • (二十)Dart 中的多态
  • AI基础02-图片数据采集
  • 红宝书第二十讲:详解JavaScript的Proxy与Reflect
  • 【自学笔记】Go语言基础知识点总览-持续更新
  • Sentinel 相关知识点
  • 【第34节】windows原理:PE文件的导出表和导入表
  • Linux 文件系统全解析
  • 202518 | Ngnix
  • MAUI开发Device.BeginInvokeOnMainThread使用
  • python专题1-----判断一个变量是否是字符串类型
  • 代码随想录算法训练营--打卡day4
  • windows第二十章 单文档应用程序
  • 基于大语言模型的智能音乐创作系统——从推荐到生成
  • Jenkins教程(自动化部署)
  • 纯个人整理,蓝桥杯使用的算法模板day1(dfs、bfs)
  • Axure疑难杂症:完美解决中继器筛选问题(时间条件筛选、任性筛选)
  • 信号与系统(郑君里)第一章-绪论 1-22 课后习题解答
  • jdk 支持路线图
  • gamma函数与zeta函数的关系