3.5.2《人工神经网络的应用》-课后作业 粤教版（2019）-信息技术-人工智能初步选修4

《人工神经网络的应用》的作业： 一、填空题 1. 人工神经网络在_____领域有广泛应用，如图像识别、语音识别和自然语言处理等。 答案：机器学习（或人工智能） 解析：人工神经网络是机器学习和人工智能领域的重要组成部分，广泛应用于各种任务中，包括图像识别、语音识别和自然语言处理等。 2. 在图像识别中，卷积神经网络（CNN）通过_____层来提取图像的特征。 答案：卷积（或特征提取） 解析：卷积神经网络使用卷积层来提取图像中的局部特征，这些特征对于图像分类和识别任务至关重要。 3. 循环神经网络（RNN）特别适用于处理具有_____特性的数据，如时间序列数据。 答案：序列（或时间依赖性） 解析：循环神经网络擅长处理序列数据，因为它们能够记住之前的状态信息，这对于时间序列预测等任务非常有用。 4. 在自然语言处理中，词嵌入技术将_____映射到低维空间，以捕捉单词之间的语义关系。 答案：单词（或词汇） 解析：词嵌入技术将单词转换为低维向量表示，这些向量能够捕捉单词之间的语义相似性和上下文关系，从而改善自然语言处理任务的性能。 5. 深度信念网络（DBN）由多个_____组成，用于无监督学习任务。 答案：受限玻尔兹曼机（或RBM） 解析：深度信念网络是由多个受限玻尔兹曼机构成的概率生成模型，用于进行无监督学习任务，如特征学习和降维。 6. 在强化学习中，神经网络可以用来近似_____函数，帮助智能体做出决策。 答案：价值（或Q值） 解析：在强化学习中，神经网络可以用作函数逼近器来估计价值函数或Q值函数，这有助于智能体评估不同行动的价值并做出更好的决策。 7. 生成对抗网络（GAN）由两个神经网络组成：一个生成器和一个_____，用于生成逼真的图像和其他数据。 答案：判别器 解析：生成对抗网络由生成器和判别器组成。生成器试图生成逼真的数据样本，而判别器则试图区分真实数据和生成数据。这两个网络相互竞争，从而提高生成数据的质量。 8. 在推荐系统中，神经网络可以用来预测用户对项目的_____程度，从而提供个性化建议。 答案：评分（或偏好） 解析：在推荐系统中，神经网络可以预测用户对电影、产品或其他项目的评分或偏好程度，基于这些预测提供个性化的推荐。 9. 神经网络在医疗诊断中的应用包括检测疾病、_____治疗计划以及预测患者预后等。 答案：优化（或制定） 解析：神经网络在医疗领域有广泛的应用，包括疾病检测、治疗方案优化和预后预测等，这些应用有助于提高医疗服务的质量和效率。 二、选择题 10. 以下哪个不是人工神经网络在图像识别中的应用？ A. 物体检测 B. 人脸识别 C. 文本分类 D. 场景理解 答案：C. 文本分类 解析：虽然文本分类也是机器学习的一个重要应用领域，但它通常不属于图像识别的范畴。人工神经网络在图像识别中的应用主要包括物体检测、人脸识别和场景理解等。 11. 在自然语言处理中，哪种神经网络结构最适合处理序列数据？ A. 卷积神经网络（CNN） B. 循环神经网络（RNN） C. 生成对抗网络（GAN） D. 深度信念网络（DBN） 答案：B. 循环神经网络（RNN） 解析：循环神经网络特别适合处理序列数据，因为它们能够维护状态信息并通过时间步长来处理序列中的每个元素。 122. 在强化学习中，神经网络主要用于近似哪个函数？ A. 转移概率函数 B. 奖励函数 C. 价值函数 D. 策略函数 答案：C. 价值函数 解析：在强化学习中，神经网络常用于近似价值函数，这有助于智能体评估不同状态或行动的价值，并做出更优的决策。 13. 生成对抗网络（GAN）的主要目的是？ A. 分类数据 B. 生成新数据 C. 预测未来数据 D. 优化现有数据 答案：B. 生成新数据 解析：生成对抗网络的主要目的是生成新的、逼真的数据样本，这些样本可以用于训练其他机器学习模型或直接用于实际应用。 14. ... ...