高中计算机会考练习题10
九、信息加工与表达单选题：1．字处理软件中，默认的页面设置中的方向为A。
A．纵向B．横向2．制作电子报刊需要选择合适的纸张，国际通行标准有A、B两个纸张系列（全张纸A0的规格为890mm×1240mm），经过分割裁剪（有一定损耗）得到A4纸，请问A4纸的大小为B。
A．297mm×420mmB．210mm×297mmC．148mm×210mmD．182mm×257mm3．王老师利用电子表格对班级学生的各科成绩进行汇总并排名，这属于信息处理一般过程的__B______阶段。
A．记录信息B．加工信息C．发布信息D．存储信息4．下列格式是Windows系统下标准的位图格式，其结构简单，未经过压缩，一般图像文件比较大。
CA．JPEG格式B．GIF格式C．BMP格式D．PNG格式5．以下文件类型中，是经过”有损压缩”，以损失图片质量达到文件占用空间减少的图片类型。
CA．BMPB．GIFC．JPGD．PSD6．屏幕分辨率是指屏幕区域由多少个B组成。A．线条B．像素点C．图标D．颜色7．图像分辨率的单位是D。
A．位B．分辨率C．赫兹D．像素8．下列软件中，C是图像处理软件。
A．WordB．ExcelC．PhotoshopD．PowerPoint9．一幅彩色静态图像（RGB），分辨率设置为256×512，每一种颜色用8bit表示，则该彩色静态图像的数据量为Bbit。
A．512×512×3×8B．256×512×3×8C．256×256×3×8D．512×512×3×8×2510．如果屏幕分辨率是1024×768，那么屏幕纵方向有个像素点，横方向有个像素点。
(B)A．1024768B．768102411．以下说法正确的是A。
A．计算机语言有机器语言、汇编语言、高级语言B．计算机语言只有三种，即Basic语言、Pascal语言、C语言C．只有机器语言是低级语言D．高级语言接近自然语言，能被计算机直接识别和接受12．算法是C______。
A．计算方法B．计算公式C．对解决问题的方法和步骤的描述13．HTML文件是B__。
A．EXE文件B．标准的文本文件C．BAT文件D．FLA文件14．人工智能的英文缩写是A__。
A．AIB．RGZNC．MID．CI15．B__被称为”人工智能之父”。
A．比尔盖茨B．图灵C．费根鲍耶D．麦卡锡16．下列不属于人工智能研究领域的是D__。
A．神经网络B．模式识别C．机器证明D．数据库17．我国科学家__A______在机器证明领域里做出了重要贡献。
A．吴文俊B．陈景润C．华罗根D．王选多选题：1．完成电子作品的过程通常包括：ABCDA．策划主题与内容B．制作作品C．润色作品D．修改与完善作品2．一个比较完整的电子报刊应该含有的要素是：ABCEA．名称B．刊号C．出版单位D．出版人E．出版日期F．版面数G．导读栏H．导读栏上的超级链接。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
神经网络训练停止的问题~~，我的神经网络训练老是不能停止，请大家帮我测试一下，跪谢！！！
第9章怎样研究算法遗传算法示例练习题答案解析
遗传算法在很多领域都得到应用；从神经网络研究的角度上考虑，最关心的是遗传算法在神经网络的应用。在遗传算法应用中，应先明确其特点和关键问题，才能对这种算法深入了解，灵活应用，以及进一步研究开发。
一、遗传算法的特点1．遗传算法从问。
用c++实现神经网络一般用什么库
。
如果你想自己实现神经网络玩玩的话，不妨用MATLAB；具体可以参考UnsupervisedFeatureLearningandDeepLearningTutorial，这个教程是AndrewNg和他的学生写的，上面有配套的MATLAB习题，是很好的练习材料。
但如果你想实际使用神经网络做项目的话，建议还是使用开源的库，比如Caffe|DeepLearningFramework。
事实上，不建议个人实现神经网络做为项目用途：其中的卷积、反向传导等实现要想做好还是不太容易的。
关于你说的矩阵库，我只用过armadillo，在Windows上面和VS搭配使用的，配置很简单，里面也有examples，很好上手；而且这个库本身是基于blas和lapack，个人感觉还是很高效的。
重点是，这个库的各种函数、语法，整个就一MATLAB，特别简单好用……自从有了它，妈妈再也不用担心老师叫我把MATLAB的代码转成C++了。
深度神经网络是如何训练的？
Coursera的Ng机器学习，UFLDL都看过。没记错的话Ng的机器学习里是直接给出公式了，虽然你可能知道如何求解，但是即使不知道完成作业也不是问题，只要照着公式写就行。
反正我当时看的时候心里并没能比较清楚的明白。我觉得想了解深度学习UFLDL教程-Ufldl是不错的。有习题，做完的话确实会对深度学习有更加深刻的理解，但是总还不是很清晰。
后来看了LiFeiFei的StanfordUniversityCS231n:ConvolutionalNeuralNetworksforVisualRecognition，我的感觉是对CNN的理解有了很大的提升。
沉下心来推推公式，多思考，明白了反向传播本质上是链式法则(虽然之前也知道，但是当时还是理解的迷迷糊糊的)。所有的梯度其实都是对最终的loss进行求导得到的，也就是标量对矩阵or向量的求导。
当然同时也学到了许多其他的关于cnn的。并且建议你不仅要完成练习，最好能自己也写一个cnn，这个过程可能会让你学习到许多更加细节和可能忽略的东西。
这样的网络可以使用中间层构建出多层的抽象，正如我们在布尔线路中做的那样。
例如，如果我们在进行视觉模式识别，那么在第一层的神经元可能学会识别边，在第二层的神经元可以在边的基础上学会识别出更加复杂的形状，例如三角形或者矩形。第三层将能够识别更加复杂的形状。依此类推。
这些多层的抽象看起来能够赋予深度网络一种学习解决复杂模式识别问题的能力。然后，正如线路的示例中看到的那样，存在着理论上的研究结果告诉我们深度网络在本质上比浅层网络更加强大。
深度学习中测试数据跟验证数据的区别是什么？我不太理解验证数据是干什么的
通常在深度学习中将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
训练数据是用来训练神经网络模型的数据，验证数据的作用是：在神经网络训练的过程中不断测试模型的误差，验证数据的误差随着神经网络模型训练的次数增加会呈现先减小后增加的数据，所以验证数据的误差会存在一个拐点，当达到这个拐点时停止神经网络的训练，这时得到的神经网络的误差最小。
而测试数据就是用来在神经网络训练完毕的时候测试模型的误差的数据。
再通俗易懂的举例形容如下训练集：相当于教材或例题，训练集在我们的模型过程中起的作用就是更新模型的参数，用以获得更好的性能，其行为表现就是让我们以为模型掌握了相关的知识（规律）。
验证集：相当于模拟考试，只是你调整自己状态的指示器，这种调整的结果（从模拟考到高考），有可能更好，也有可能更糟糕。验证集的存在是为了从一堆可能的模型中，帮我们选出表现最好的那个，可用来选超参数。
测试集：相当于高考，其特点是一考定终身，不给改的机会。训练集用来评估模型最终的性能；当多个模型进行对比试验验证模型性能时，多个模型应该在相同的测试集上面进行对比，这样才有效。
就好比甲做A地区的卷子考了600分，乙做B地区的卷子考了590分，能不能说甲比乙成绩高，答案是不能。此外，请勿对测试数据进行训练。如果评估指标取得了意外的好结果，则可能表明不小心对测试集进行了训练。
例如，高准确率可能表明测试数据泄露到了训练集。另：常见的划分原则有交叉验证法、留出法。
神经网络中的数学知识
神经网络的设计要用到遗传算法，遗传算法在神经网络中的应用主要反映在3个方面：网络的学习，网络的结构设计，网络的分析。1．遗传算法在网络学习中的应用在神经网络中，遗传算法可用于网络的学习。
这时，它在两个方面起作用(1)学习规则的优化用遗传算法对神经网络学习规则实现自动优化，从而提高学习速率。(2)网络权系数的优化用遗传算法的全局优化及隐含并行性的特点提高权系数优化速度。
2．遗传算法在网络设计中的应用用遗传算法设计一个优秀的神经网络结构，首先是要解决网络结构的编码问题；然后才能以选择、交叉、变异操作得出最优结构。
编码方法主要有下列3种：(1)直接编码法这是把神经网络结构直接用二进制串表示，在遗传算法中，”染色体”实质上和神经网络是一种映射关系。通过对”染色体”的优化就实现了对网络的优化。
(2)参数化编码法参数化编码采用的编码较为抽象，编码包括网络层数、每层神经元数、各层互连方式等信息。一般对进化后的优化”染色体”进行分析，然后产生网络的结构。
(3)繁衍生长法这种方法不是在”染色体”中直接编码神经网络的结构，而是把一些简单的生长语法规则编码入”染色体”中；然后，由遗传算法对这些生长语法规则不断进行改变，最后生成适合所解的问题的神经网络。
这种方法与自然界生物地生长进化相一致。3．遗传算法在网络分析中的应用遗传算法可用于分析神经网络。神经网络由于有分布存储等特点，一般难以从其拓扑结构直接理解其功能。
遗传算法可对神经网络进行功能分析，性质分析，状态分析。遗传算法虽然可以在多种领域都有实际应用，并且也展示了它潜力和宽广前景；但是，遗传算法还有大量的问题需要研究，目前也还有各种不足。
首先，在变量多，取值范围大或无给定范围时，收敛速度下降；其次，可找到最优解附近，但无法精确确定最扰解位置；最后，遗传算法的参数选择尚未有定量方法。
对遗传算法，还需要进一步研究其数学基础理论；还需要在理论上证明它与其它优化技术的优劣及原因；还需研究硬件化的遗传算法；以及遗传算法的通用编程和形式等。
Original: https://blog.csdn.net/wenangou/article/details/126606482
Author: wenangou
Title: 神经网络试题答案,神经网络考试例题
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