3.5.1《人工神经网络的基本原理》-课后作业 粤教版（2019）-信息技术-人工智能初步选修4

《人工神经网络的基本原理》作业 一、填空题 1. 人工神经网络是由大量的_____相互连接组成的计算系统。 答案：神经元（或称节点） 解析：人工神经网络的基本构成单元是神经元，这些神经元通过模拟生物神经系统的工作方式进行信息处理。每个神经元接收输入信号，对信号进行处理后产生输出。 2. 在人工神经网络中，每个神经元都与多个其他神经元通过_____相连。 答案：权重（或连接权重） 解析：神经元之间的连接是通过权重来表示的，这些权重决定了一个神经元的输出如何影响其他神经元的输入。权重的大小反映了连接的强度。 3. 人工神经网络的学习过程通常包括两个阶段：正向传播和_____。 答案：反向传播（或误差反向传播） 解析：在神经网络的训练过程中，正向传播用于计算网络的输出，而反向传播则用于根据输出误差调整网络的权重。这两个阶段交替进行，直到网络达到满意的性能。 4. 激活函数的作用是将神经元的加权输入转换为其_____。 答案：输出（或激活值） 解析：激活函数决定了神经元的输出，它引入了非线性因素，使得神经网络能够学习并逼近复杂的函数关系。 5. 在神经网络中，损失函数用于衡量模型预测值与_____之间的差异。 答案：真实值（或实际值） 解析：损失函数是神经网络训练中的一个关键部分，它量化了模型预测结果与实际结果之间的差距。通过最小化损失函数，可以优化模型的性能。 6. 梯度下降算法是一种常用的_____方法。 答案：优化（或权重更新） 解析：梯度下降算法是神经网络训练中最常用的优化算法之一，它通过迭代地调整权重来最小化损失函数。 7. 批量梯度下降每次使用整个数据集来计算_____。 答案：梯度 解析：在批量梯度下降中，整个数据集被用来一次性计算梯度，然后根据这个梯度更新权重。这种方法简单但可能较慢，尤其是在大数据集上。 8. 随机梯度下降每次只使用一个数据点来计算_____。 答案：梯度 解析：随机梯度下降是批量梯度下降的一种变体，它每次只使用一个数据点来计算梯度。这种方法更快，但可能不如批量梯度下降稳定。 9. 在神经网络中，过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上_____。 答案：表现不佳（或泛化能力差） 解析：过拟合是机器学习中的一个常见问题，指的是模型过于复杂，以至于它学习到了训练数据中的噪声而非潜在的模式，导致在新数据上的表现不佳。 10. 正则化是一种防止神经网络_____的技术。 答案：过拟合 解析：正则化通过在损失函数中添加一个惩罚项来限制模型的复杂度，从而减少过拟合的风险。常见的正则化方法包括L1正则化和L2正则化。 二、选择题 11. 以下哪个不是人工神经网络的组成部分？ A. 输入层 B. 隐藏层 C. 输出层 D. 决策树 答案：D. 决策树 解析：决策树是另一种机器学习算法，而不是人工神经网络的一部分。人工神经网络通常由输入层、一个或多个隐藏层以及输出层组成。 12. 在神经网络中，权重初始化对于网络的训练速度和最终性能有何影响？ A. 没有影响 B. 影响很小 C. 影响很大 D. 只有在特定情况下有影响 答案：C. 影响很大 解析：权重初始化对神经网络的训练至关重要。不合适的初始化可能导致训练时间过长或无法收敛到最优解。常见的初始化方法包括随机初始化和Xavier初始化。 13. 以下哪种激活函数不是Sigmoid函数的特点？ A. 输出范围在(0, 1)之间 B. 当输入非常大或非常小时，函数值趋近于0或1 C. 函数在其定义域内是线性的 D. 函数是可微分的 答案：C. 函数在其定义域内是线性的 解析：Sigmoid函数是一个非线性函数，其输出范围在(0, 1)之间，并且当输入趋向于正无穷或负无穷时，函数值趋近于1或0。因此，选项C是错误的。 14. 在神经网络训练中，为什么需要使用交叉熵损失函数而不是均方误差损失函数？ A. 因为交叉熵损失函数 ... ...