課程一(Neural Networks and Deep Learning),第二週(Basics of Neural Network programming)—— 1、10個測驗題(Neural N
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1、神經元的計算是什麼?(B)
A. 在將輸出應用到啟用函式之前, 神經元計算所有特徵的平均值
B. 神經元計算一個線性函式 (z = Wx + b), 然後是一個啟用函式
C. 神經元計算一個啟用函式, 後跟一個線性函式 (z = Wx + b)
D. 一個神經元計算一個函式 g, 它將輸入 x 線性地縮放 (Wx + b)
2、下面哪個是損失函式?(B)
見對應的英文題2
3、假設 img 是一個 (32,32,3) 陣列, 代表一個32x32 的影象與3色通道紅色, 綠色和藍色。如何將其重塑為列向量?(B)
A. x = img 重塑 (32 * 32,3))
B. x = img 重塑 (32 * 32 * 3,1))
C. x = img 重塑 (1,32 * 32, * 3))
D. x = img 重塑 (3,32 * 32))
4、考慮以下兩個隨機陣列 "a" 和 "b", "c" 的形狀是什麼?(B)
a = np.random.randn(2, 3) # a.shape = (2, 3) b = np.random.randn(2, 1) # b.shape = (2, 1) c = a + b
A. c.shape = (2, 1)
B. c.shape = (2, 3)
C. c.shape = (3, 2)
D. 由於大小不匹配, 無法進行計算。這將是 "錯誤"!
5、考慮以下兩個隨機陣列 "a" 和 "b", "c" 的形狀是什麼?(A)
a = np.random.randn(4, 3) # a.shape = (4, 3) b = np.random.randn(3, 2) # b.shape = (3, 2) c = a*b
A. 由於大小不匹配, 無法進行計算。這將是 "錯誤"!
A. c.shape = (3, 3)
B. c.shape = (4, 2)
C. c.shape = (4, 3)
6、假設每一個樣本的特徵為nx維,X=[x(1)x(2)...x(m)],X的維度是多少?(A)
A. (nx,m)
B. (1,m)
C. (m,1)
D. (m,nx)
7、記得 "np. dot(a, b)" 在 a 和 b 上執行矩陣乘法, 而 "a * b" 執行元素乘法。考慮以下兩個隨機陣列 "a" 和 "b":
a = np.random.randn(12288, 150) # a.shape = (12288, 150) b = np.random.randn(150, 45) # b.shape = (150, 45) c = np.dot(a,b)
c 的形狀是什麼?(D)
A. c. 形狀 = (12288, 150)
B. 由於大小不匹配, 無法進行計算。這將是 "錯誤"!
C. c. 形狀 = (150150)
D. c. 形狀 = (12288, 45)
8、請考慮以下程式碼段,你怎麼量化?(B)
# a.shape = (3,4) # b.shape = (4,1) for i in range(3): for j in range(4): c[i][j] = a[i][j] + b[j]
A. c = a + b
B. c = a + b.T
C. c = a.T + b
D. c = a.T + b.T
9、請考慮以下程式碼:c的結果?(如果您不確定, 請隨時在 python 中執行此查詢)。(A)
a = np.random.randn(3, 3) b = np.random.randn(3, 1) c = a*b
A. 這將觸發廣播機制, 所以 b 被複制三次,成為 (3,3), * 代表矩陣對應元素相乘, 所以 c 的大小將是 (3, 3)
B. 這將觸發廣播機制, 所以 b 被複制三次,成為 (3, 3), * 代表矩陣乘法,運算兩個3x3 的矩陣, 所以 c的大小將是 (3, 3)
C. 這將乘以一個3x3 矩陣 a 與一個3x1 向量b, 從而得到一個3x1 向量。即, c的大小 (3,1)。
D. 這將導致錯誤, 因為您不能使用 "*" 來操作這兩個矩陣。你需要改用 np.dot(a, b)
10、考慮下面的計算圖。什麼是輸出 J?(B) (注:由於網站無法顯示圖片,這題答案不確定。考察的知識點是計算圖)
A. J = (c - 1)*(b + a)
B. J = (a - 1) * (b + c)
C. J = a*b + b*c + a*c
D. J = (b - 1) * (c + a)