人工智能神经网络例题
人工智能核心算法模拟题及参考答案
人工智能核心算法模拟题及参考答案1、基于神经网络的分类模型是？A、生成模型B、判别模型C、两者都不属于D、两者都属于答案：B2、优化器是训练神经网络的重要组成部分，使用优化器的目的不包含以下哪项：A、加快算法收敛速度B、减少手工参数的设置难度C、避过过拟合问题D、避过局部极值答案：C3、在SCikitTearn中，DBSCAN算法对于()参数值的选择非常敏感A、pB、epsC、njobsD、a1gorithm答案：B4、11和12正则化是传统机器学习常用来减少泛化误差的方法，以下关于两者的说法正确的是：A、11正则化可以做特征选择B、11和12正则化均可做特征选择C、12正则化可以做特征选择D、11和12正则化均不可做特征选择答案：A5、Re1U在零点不可导，那么在反向传播中怎么处理OA、设为0B、设为无穷大C、不定义D、设为任意值答案：A6、代码array=np.arange(10,31,5)中的5代表()?A、元素的个数B、步长C、第一个元素D、最后一个元素答案：B7、图像处理中无损压缩的目的是OA、滤除图像中的不相干信号B、滤除图像中的高频信号C、滤除图形中的低频信号D、滤除图像中的冗余信号答案：D8、对于DBSCAN,参数EPS固定，当MinPtS取值较大时，会导致A、能很好的区分各类簇B、只有高密度的点的聚集区划为簇，其余划为噪声C、低密度的点的聚集区划为簇，其余的划为噪声D、无影响答案：B9、为应对卷积网络模型中大量的权重存储问题，研究人员在适量牺牲精度的基础上设计出一款超轻量化模型OA、KNNB、RNNC、BNND、VGG答案：C10、在前馈神经网络中，误差后向传播（BP算法）将误差从输出端向输入端进行传输的过程中，算法会调整前馈神经网络的什么参数A、输入数据大小B、神经元和神经元之间连接有无C、相邻层神经元和神经元之间的连接权重D、同一层神经元之间的连接权重答案：C11、1STM是一个非常经典的面向序列的模型，可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模，是一种OOA、循环神经网络B、卷积神经网络C、朴素贝叶斯D、深度残差网络答案：A12、O的核心训练信号是图片的“可区分性”。
神经网络典型例题-2
人工神经网络的工作原理
感知器模型
一个最简单的单计算节点感知器具有分类功能。其分类 原理是将分类知识存储于感知器的权向量（包含了阈值） 中，由权向量确定的分类判决界面将输入模式分为两类。
x1
oj
-1
x2
单层感知器的局限性是：仅对线性可分问题具有分 类能力。
经典的人工神经网络算法
BP算法
oj x2
n
-1
y f ( wi xi )
i 1
y f ( wi xi )
i 1
n
• 参数识别：假设函数形式已知，则可以从已有的 输入输出数据确定出权系数及阈值。
人工神经网络的工作原理
感知器模型(单层前向神经网络）
输出类别指示 输入样本
X ( x1,x2 ,...xi ,...,xn )T
j 1
i 1,2
同样，取
3
a1 (3) 1,
j 1
w2 (1,3)
1 a2 (1) 1 exp(u2 (1))
u2 (1) w2 (1, j )a1 ( j )
具体算法如下：
令p=0
（1）随机给出两个权矩阵的初值；例如用MATLAB软件时可 以用以下语句：
W1( 0) =rand(2,3);
则由方程w1jx1+w2jx2-Tj=0确定了二维平面上的一条分 界线
人工神经网络的工作原理
感知器模型
具体的： 则由方程w1jx1+w2jx2-Tj=0确定了二维平面上的一条分 界线(Why?) w1j x1+w2j x2 – Tj = 0 w1j x1 = Tj - w2j x2 x1 = (Tj -w2j x2) / w1j = - ( w2j/ w1j ) x2 +Tj / w1j = a x2 +c
人工智能与神经网络考试试题
人工智能与神经网络考试试题一、选择题（每题 5 分，共 30 分）1、以下哪个不是人工智能的应用领域？（）A 医疗诊断B 金融投资C 艺术创作D 传统手工制造业2、神经网络中的神经元通过什么方式进行连接？（）A 随机连接B 全连接C 部分连接D 以上都不对3、在训练神经网络时，常用的优化算法是（）A 随机梯度下降B 牛顿法C 二分法D 以上都是4、下列关于人工智能和神经网络的说法，错误的是（）A 人工智能包括神经网络B 神经网络是实现人工智能的一种方法C 人工智能就是神经网络D 神经网络具有学习能力5、下面哪种激活函数常用于神经网络？（）A 线性函数B 阶跃函数C Sigmoid 函数D 以上都是6、神经网络的层数越多，其性能一定越好吗？（）A 一定B 不一定C 肯定不好D 以上都不对二、填空题（每题 5 分，共 30 分）1、人工智能的英文缩写是_____。
2、神经网络中的“学习”是指通过调整_____来优化模型性能。
3、常见的神经网络架构有_____、＿____等。
4、训练神经网络时，为了防止过拟合，可以采用_____、＿____等方法。
5、深度学习是基于_____的一种机器学习方法。
6、神经网络中的损失函数用于衡量_____与_____之间的差异。
三、简答题（每题 10 分，共 20 分）1、请简要说明人工智能和机器学习的关系。
答：人工智能是一个广泛的概念，旨在让计算机能够像人类一样思考和行动，实现智能的表现。
机器学习则是实现人工智能的重要手段之一。
机器学习专注于让计算机通过数据和算法进行学习，自动发现数据中的模式和规律，从而能够对新的数据进行预测和决策。
机器学习为人工智能提供了技术支持，使计算机能够从大量数据中获取知识和技能，不断提升智能水平。
可以说机器学习是人工智能的核心组成部分，但人工智能不仅仅局限于机器学习，还包括其他技术和方法，如知识表示、推理、规划等。
2、简述神经网络中反向传播算法的原理。
人工神经网络原理第8章习题参考答案
1.人工神经网络适合于解决哪些问题？试举例说明。
人工神经网络技术在处理对内部规律不甚了解，也不能用一组规则和方程等数学表达式描述的较为复杂的问题时具有一定的优越性，尤其对容错性有一定要求的任务，例如图形的检测与识别、诊断、特征提取、推论等，人工神经网络都是比较合适的处理手段，对于上述任务，即使输入数据是模糊的或不完善的，人工神经网络仍然能够对其进行处理。
示例略。
2.一个人工神经网络应用的开发要经过哪些阶段？明确需求、选取模型、设计神经网络节点、设计神经网络结构、设计神经网络训练算法、选择训练和测试样本、网络训练与测试、实现神经网络。
3.若要用神经网络实现对0~9十个数字字符的识别，应当如何选取适当的人工神经网络模型？参见表8-1，可以选择BP、Hopfield等神经网络模型。
4.若要实现一个简单的交通标志识别系统，应当如何选取适当的人工神经网络模型？参见表8-1，可以选择BP、Hopfield等神经网络模型。
5.若有一个私人医生，每天可接受10个预约病人的上门服务。
若要为该医生设计一条当天的巡诊路线，以使该医生的巡诊距离最短，应当如何选取适当的人工神经网络模型？这是一个优化问题，可以选择Hopfield神经网络。
6.试述对习题2、3、4中选取的人工神经网络模型进行设计开发的全过程。
略。
7.有如下几种模型，其特性如表8-4所示。
表8-4 人工神经网络模型的基本性能若要开发一个贷款评估人工神经网络，要求能够根据借贷申请人的月收入、生活费用支出、房租、水、电、交通费用支出及其他费用支出来实时地分析这一贷款申请是否合格。
如合格，则批准申请给予贷款，否则给予拒绝。
请从表8-4列出的人工神经网络模型中选择一个适合该贷款评估应用的模型，并阐明原因。
可根据输出类型（例如，此题是一个分类问题，而不是优化问题）、训练方法、要求的训练时间和执行时间等选取各项指标都符合具体需求的模型。
此题只是一个示例，让读者掌握如何选取适当的人工神经网络模型，具体选取过程略。
神经网络与人工智能试题
2013/2014学年第一学期考试题（卷）课程名称神经网络与人工智能考试性质考试试卷类型 A 使用班级学硕13级考试方法人数 2 题号一二三四五六七八九十总成绩成绩第 1 页共18 页第 2 页 共 18 页1.用感知器完成下列分类，写出其训练的迭代过程。
已知：{p 1=[22],t 1=0}；{p 2=[1−2],t 2=1}；{p 3=[−22],t 3=0}；{p 4=[−10],t 4=1}史忠植P34第 3 页 共 18 页2.证明：如果输入样本是线性可分的，则误差修正过程一定在有限次迭代后收敛。
史忠植P36第 4 页共18 页第 5 页 共 18 页3.写出LMS算法的基本步骤。
史忠植P44第 6 页共18 页第 7 页 共 18 页4.写出反向传播算法中的突触权值的初始化算法。
史忠植P545.写出SOM算法的步骤。
史忠植P73第8 页共18 页第 9 页 共 18 页6.在学习向量量化中，7个四维向量被分配到两个类型的例子，写出一步即可。
x1=[1,0,0,1]T→1；x2=[0,1,1,0]T→2；x3=[0,0,0,1]T→2；x4=[1,0,0,0]T→1 x5=[1,1,1,0]T→1；x6=[0,1,1,1]T→2；x7=[1,1,1,1]T→1史忠植P81第10 页共18 页第 11 页 共 18 页7.写出用于激励RBF 网络的K-均值聚类算法步骤。
史忠植P151填空题：1．神经元（即神经细胞）是由细胞体、树突、轴突和突触四部分构成。
2．按网络结构分，人工神经元细胞可分为前馈型和反馈型，按照学习方式分可分为：有导师和无导师学习。
3．前馈型网络可分为可见层和隐含层，节点有输入结点、输出节点、计算单元。
4．反馈网络历经状态转移，直到它可能找到一个平衡状态，这个平衡状态称为吸引子。
5．神经网络工作过程主要由工作期和学习期两个阶段组成。
6．在ANN中HEBB算法最简单可描述为：如果一个处理单元从另一处理单元接收输入激励信号，而且两者都处于高激励电平，那么处理单元间的加权就应当增强。
人工智能神经网络例题
神经网络例题1. 简介1.1 背景信息1.2 目的和范围2. 概述在本文档中，我们将讨论领域中使用的神经网络模型，并提供一些实际应用案例。
该模板旨在帮助读者理解如何构建、训练和优化神经网络。
3. 前置知识与概念解释在阅读本文之前，请确保您对以下术语有基本了解： - 神经元：一个计算单元，接收输入并输出。
- 权重：连接不同层次或节点间传递信号时所赋予的权值。
4. 示例问题描述及数据集准备我们选择了一个分类问题作为示例来说明如何使用神经网络进行预测。
具体而言，在给定鸢尾花（Iris）数据集下，我们要根据萼片长度、宽度以及花瓣长度等特征来判断其品种是Setosa, Versicolor还是Virginica。
5 . 数据处理与特征选择这个步骤包括加载原始数据文件、清洗缺失值、标准化数值变量以及转换类别变量到数字表示形式等操作。
6. 神经网络模型构建6.1 模型选择：我们将使用多层感知器（Multilayer Perceptron）作为神经网络的基本架构。
6.2 构建输入和输出层：根据问题描述，确定输入特征数目以及输出类别数目。
6.3 隐藏层数量与节点设置: 根据实际需求，在隐藏层中添加适当数量的节点，并考虑避免过拟合等问题。
7 . 训练与优化在这一阶段，我们需要定义损失函数、选择梯度下降算法并进行超参数调整。
同时还要划分训练集和测试集，并对模型进行迭代训练直至收敛或达到最大迭代次数。
8 . 结果评估我们通过计算准确率、查全率、查准率等指标来评估所得结果，并可视化展示预测效果。
9 . 实例应用案例这里了其他领域常见的神经网络应用案例：- 图像识别- 自然语言处理10 . 总结11.参考文献12.致谢13.附件说明:相关数据文件请参见“data.csv”；代码实现详见GitHub：“”。
14.法律名词及注释：- 神经网络：一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型。
- 多层感知器（Multilayer Perceptron）：由多个输入、隐藏和输出层组成的前馈神经网络。
人工神经网络例题
1、什么是BP 网络的泛化能力？如何保证BP 网络具有较好的泛化能力？（5分）解：（1）BP网络训练后将所提取的样本对中的非线性映射关系存储在权值矩阵中，在其后的工作阶段，当向网络输入训练时未曾见过的非样本数据时，网络也能完成由输入空间向输出空间的正确映射。
这种能力称为多层感知器的泛化能力，它是衡量多层感知器性能优劣的一个重要方面。
（2）网络的性能好坏主要看其是否具有很好的泛化能力，而对泛化能力的测试不能用训练集的数据进行，要用训练集以外的测试数据来进行检验。
在隐节点数一定的情况下，为获得更好的泛化能力，存在着一个最佳训练次数t0，训练时将训练与测试交替进行，每训练一次记录一训练均方误差，然后保持网络权值不变，用测试数据正向运行网络，记录测试均方误差，利用两种误差数据得出两条均方误差随训练次数变化的曲线，测试、训练数据均方误差曲线如下图1所示。
训练次数t0称为最佳训练次数，当超过这个训练次数后，训练误差次数减小而测试误差则开始上升，在此之前停止训练称为训练不足，在此之后称为训练过度。
图1. 测试、训练数据均方误差曲线2、什么是LVQ 网络？它与SOM 网络有什么区别和联系？（10 分）解：（1）学习向量量化（learning vector quantization，LVQ）网络是在竞争网络结构的基础上提出的，LVQ将竞争学习思想和监督学习算法相结合，减少计算量和储存量，其特点是网络的输出层采用监督学习算法而隐层采用竞争学习策略，结构是由输入层、竞争层、输出层组成。
（2）在LVQ网络学习过程中通过教师信号对输入样本的分配类别进行规定，从而克服了自组织网络采用无监督学习算法带来的缺乏分类信息的弱点。
自组织映射可以起到聚类的作用，但还不能直接分类和识别，因此这只是自适应解决模式分类问题中的第一步，第二步是学习向量量化，采用有监督方法，在训练中加入教师信号作为分类信息对权值进行细调，并对输出神经元预先指定其类别。
人工智能测试题及答案
人工智能测试题及答案1、循环神经网络中，假设输入是一个32*32*3的图像，3表示RGB三通道，卷积核的结构是5*5*3，共6个不同的卷积核，一个卷积核产生一个feature map，则输出的feature map 矩阵的结构是（）。
A、27*27*3B、28*28*3C、27*27*6D、28*28*6答案：D2、数组与列表的区别在于（）A、数组元素可变，列表元素不可变B、以上都不对C、列表元素类型必须一致，数组可以不一致D、数组元素类型必须一致，列表可以不一致答案：D3、下列语句输出正确的是 i = ['a', 'b'] l = [1, 2] print(dict([l,i]))A、{‘b’: 2, 'a': 1}&B、&{‘a’: 2, ‘b': 1}&C、&{1: 2, 'a': 'b'}&D、&{2: 1, 'b': 'a'}答案：C4、查看 Atlas300 (3000)加速卡驱动是否安装成功应该使用哪条命令?A、npusim infoB、npu infoC、atlas- Driver infoD、atlas info答案：A5、支持向量机（SVM）中的代价参数C表示什么？（）A、交叉验证的次数B、用到的核函数C、在分类准确性和模型复杂度之间的权衡D、以上都不对答案：C6、下列核函数特性描述错误的是A、只要一个对称函数所对应的核矩阵半正定，就能称为核函数B、核函数选择作为支持向量机的最大变数C、核函数将影响支持向量机的性能D、核函数是一种降维模型答案：D7、大数据的最显著特征是()A、数据规模大B、数据类型多样C、数据处理速度快D、数据价值密度高答案：A8、二分搜索算法是利用（）实现的算法。
A、分治策略B、动态规划法C、贪心法D、回溯法答案：A9、在华为云 EI 中，以下哪项可以将 AI 技术融入各行各业的应用场景中，发挥 AI 技术的优势，从而提高效率，提升体验。
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神经网络学习
假设w1(0)=0.2, w2(0)=0.4, θ(0)=0.3, η=0.4，请用单层感知器完成逻辑或运算的学习过程。
解：根据“或”运算的逻辑关系，可将问题转换为：
输入向量：X1=[0, 0, 1, 1]
X2=[0, 1, 0, 1]
输出向量：Y=[0, 1, 1, 1]
由题意可知，初始连接权值、阈值，以及增益因子的取值分别为：
w1(0)=0.2, w2(0)=0.4, θ(0)=0.3，η=0.4
即其输入向量X(0)和连接权值向量W(0)可分别表示为：
X(0)=(-1, x1 (0), x2 (0))
W(0)=(θ(0), w1(0), w2 (0))
根据单层感知起学习算法，其学习过程如下：
设感知器的两个输入为x1(0)=0和x2(0)=0，其期望输出为d(0)=0，实际输出为：y(0)=f(w1(0) x1(0)+ w2(0) x2(0)-θ(0))
=f(0.2*0+0.4*0-0.3)=f(-0.3)=0
实际输出与期望输出相同，不需要调节权值。
再取下一组输入：x1(0)=0和x2(0)=1，其期望输出为d(0)=1，实际输出为：
y(0)=f(w1(0) x1(0)+ w2(0) x2(0)-θ(0))
=f(0.2*0+0.4*1-0.3)=f(0.1)=1
实际输出与期望输出相同，不需要调节权值。
再取下一组输入：x1(0)=1和x2(0)=0，其期望输出为d(0)=1，实际输出为：
y(0)=f(w1(0) x1(0)+ w2(0) x2(0)-θ(0))
=f(0.2*1+0.4*0-0.3)
=f(-0.1)=0
实际输出与期望输出不同，需要调节权值，其调整如下：
θ(1)=θ(0)+η(d(0)- y(0))*(-1)=0.3+0.4*(1-0)*(-1)= -0.1
w1(1)=w1(0)+η(d(0)- y(0))x1(0)=0.2+0.4*(1-0)*1=0.6
w2(1)=w2(0)+η(d(0)- y(0))x2(0)=0.4+0.4*(1-0)*0=0.4
再取下一组输入：x1(1)=1和x2(1)=1，其期望输出为d(1)=1，实际输出为：
y(1)=f(w1(1) x1(1)+ w2(1) x2(1)-θ(1))
=f(0.6*1+0.4*1+0.1)
=f(1.1)=1
实际输出与期望输出相同，不需要调节权值。
再取下一组输入：x1(1)=0和x2(1)=0，其期望输出为d(0)=0，实际输出为：
y(1)=f(w1(1) x1(1)+ w2(1) x2(1)-θ(1))
=f(0.6*0+0.4*0 + 0.1)=f(0.1)=1
实际输出与期望输出不同，需要调节权值，其调整如下：
θ(2)=θ(1)+η(d(1)- y(1))*(-1)= -0.1+0.4*(0-1)*(-1)= 0.3
w1(2)=w1(1)+η(d(1)- y(1))x1(1)=0.6+0.4*(0-1)*0=0.6
w2(2)=w2(1)+η(d(1)- y(1))x2(1)=0.4+0.4*(0-1)*0=0.4
再取下一组输入：x1(2)=0和x2(2)=1，其期望输出为d(2)=1，实际输出为：y(2)=f(w1(2) x1(2)+ w2(2) x2(2)-θ(2))
=f(0.6*0+0.4*1 - 0.3)=f(0.1)=1
实际输出与期望输出相同，不需要调节权值。
再取下一组输入：x1(2)=1和x2(2)=0，其期望输出为d(2)=1，实际输出为：y(2)=f(w1(2) x1(2)+ w2(2) x2(2)-θ(2))
=f(0.6*1+0.4*0 - 0.3)=f(0.3)=1
实际输出与期望输出相同，不需要调节权值。
再取下一组输入：x1(2)=1和x2(2)=1，其期望输出为d(2)=1，实际输出为：y(2)=f(w1(2) x1(2)+ w2(2) x2(2)-θ(2))
=f(0.6*1+0.4*1 - 0.3)=f(0.7)=1
实际输出与期望输出相同，不需要调节权值。
至此，学习过程结束。
最后的得到的阈值和连接权值分别为：
θ(2)= 0.3
w1(2)=0.6
w2(2)= 0.4
不仿验证如下：
对输入：“0 0”有y=f(0.6*0+0.4*0-0.3)=f(-0.3)=0
对输入：“0 1”有y=f(0.6*0+0.4*1-0.3)=f(0.1)=1
对输入：“1 0”有y=f(0.6*1+0.4*0-0.3)=f(0.3)=1
对输入：“1 1”有y=f(0.6*1+0.4*1-0.3)=f(0.7)=1。