题目内容（请给出正确答案）

[单选]

在下列选项中，哪种神经网络可以应用在无监督学习中（）。

A、卷积神经网络

B、循环神经网络

C、长短期记忆网络

D、生成对抗网络

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第1题

在下列选项中，哪些场景属于卷积神经网络的典型应用场景（）。

A、数值计算

B、图像识别

C、图像分类

D、知识图谱

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第2题

下列选项不属于被监管人员管理的“六统一”中的统一内务卫生标准内容是（）

A、监室无杂物、无异味

B、地面、墙壁、物品、床铺干净

C、规范监室张贴内容和张贴区域，不得随意涂写张贴

D、地面、墙壁、物品、床铺

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第3题

梯度爆炸问题是指在训练深度神经网络的时候，梯度变得过大而损失函数变为无穷。在RNN中，下面哪种方法可以较好地处理梯度爆炸问题？（）

A、用改良的网络结构比如LSTM和GRUs

B、梯度裁剪

C、Dropout

D、所有方法都不行

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第4题

对于一个图像识别问题（在一张照片里找出一只猫），下面哪种神经网络可以更好地解决这个问题（）。

A、循环神经网络

B、感知机

C、多层感知机

D、卷积神经网络

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第5题

在下列选项中，关于神经网络中损失函数的描述正确的是（）。

A、损失函数值越大，模型越不精准

B、当使用均方差损失函数时，网络层数越深，训练收敛速度变慢

C、损失函数值越大，模型越精准

D、当使用交叉熵损失函数时，误差越大，训练收敛速度变慢

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第6题

关于Word2vec，下列说法正确的是（）

A、Word2vec是无监督学习

B、Word2vec利用当前特征词上下文信息实现词向量编码，是语言模型的副产品

C、Word2vec能够表示词汇之间的语义相关性

D、Word2vec没有使用完全的深度神经网络

E、Word2vec可以采用负采样的技术在大词表上优化计算

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第7题

对于一个分类任务，如果开始时神经网络的权重不是随机赋值的，而是都设成0，则下列叙述正确的是（）。

A、没有问题，神经网络会正常开始训练

B、神经网络可以训练，但是所有的神经元最后都会变成识别同样的东西

C、神经网络不会开始训练，因为没有梯度改变

D、以上选项都不对

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第8题

卷积神经网络特别适合应用在以下哪些场景（）。

A、数值计算

B、语音识别

C、图像识别

D、知识图谱

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第9题

在一个神经网络中，下面哪种方法可以用来处理过拟合（）。

A、Dropout

B、分批归一化（BatchNormalization）

C、正则化（regularization）

D、都可以

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第10题

在神经网络中，以下哪种技术用于解决过拟合（）。

A、减少网络容量

B、添加权重正则化

C、添加dropout

D、以上都是

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第11题

以下关于神经网络模型描述正确的是（）。

A、神经网络模型是许多逻辑单元按照不同层级组织起来的网络，每一层的输出变量都是下一层的输入变量

B、神经网络模型建立在多神经元之上

C、神经网络模型中，无中间层的神经元模型的计算可用来表示逻辑运算

D、神经网络模型一定可以解决所有分类问题

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