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  • 课程一(Neural Networks and Deep Learning),第二周(Basics of Neural Network programming)—— 1、10个测验题(Neural Network Basics)

     

     

     

    --------------------------------------------------中文翻译-----------------------------------------------------------------------------------------

    1、神经元的计算是什么?(B)

    A. 在将输出应用到激活函数之前, 神经元计算所有特征的平均值

    B. 神经元计算一个线性函数 (z = Wx + b), 然后是一个激活函数

    C. 神经元计算一个激活函数, 后跟一个线性函数 (z = Wx + b)

    D. 一个神经元计算一个函数 g, 它将输入 x 线性地缩放 (Wx + b)

    2、下面哪个是损失函数?(B)

    见对应的英文题2

    3、假设 img 是一个 (32,32,3) 数组, 代表一个32x32 的图像与3色通道红色, 绿色和蓝色。如何将其重塑为列向量?(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、考虑以下两个随机数组 "a" 和 "b", "c" 的形状是什么?(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. 由于大小不匹配, 无法进行计算。这将是 "错误"!

    5、考虑以下两个随机数组 "a" 和 "b", "c" 的形状是什么?(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. 由于大小不匹配, 无法进行计算。这将是 "错误"!

    A. c.shape = (3, 3)

    B. c.shape = (4, 2)

    C. c.shape = (4, 3)

    6、假设每一个样本的特征为nx维,X=[x(1)x(2)...x(m)],X的维度是多少?(A)

    A. (nx,m)

    B. (1,m)

    C. (m,1)

    D. (m,nx)

    7、记得 "np. dot(a, b)" 在 a 和 b 上执行矩阵乘法, 而 "a * b" 执行元素乘法。考虑以下两个随机数组 "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 的形状是什么?(D)

     A. c. 形状 = (12288, 150)

     B. 由于大小不匹配, 无法进行计算。这将是 "错误"!

     C. c. 形状 = (150150)

     D. c. 形状 = (12288, 45)

    8、请考虑以下代码段,你怎么量化?(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、请考虑以下代码:c的结果?(如果您不确定, 请随时在 python 中运行此查找)。(A)

    a = np.random.randn(3, 3)
    b = np.random.randn(3, 1)
    c = a*b
    A. 这将触发广播机制, 所以 b 被复制三次,成为 (3,3), * 代表矩阵对应元素相乘, 所以 c 的大小将是 (3, 3)
    B. 这将触发广播机制, 所以 b 被复制三次,成为 (3, 3), * 代表矩阵乘法,运算两个3x3 的矩阵, 所以 c的大小将是 (3, 3)
    C. 这将乘以一个3x3 矩阵 a 与一个3x1 向量b, 从而得到一个3x1 向量。即, c的大小 (3,1)。
    D. 这将导致错误, 因为您不能使用 "*" 来操作这两个矩阵。你需要改用 np.dot(a, b)
     
    10、考虑下面的计算图。什么是输出 J?(B) (注:由于网站无法显示图片,这题答案不确定。考察的知识点是计算图)
     

    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)

     
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/hezhiyao/p/7810725.html
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