人工智能基础及应用（微课版） 习题及答案 第7章 深度学习.docx

习题7-1.深度学习和普通机器学习有什么不同7-2.常见的深度学习框架有哪儿种？比较一下它们的优缺点。7-3.什么是卷积核？如何选择卷积核的尺度？7-4.一个50*50的图像，采用5*5的卷积核，分别指出卷积的步长为1和2时得到卷积后图像的大小。7-5.在卷积运算中边缘填充补零有什么作用？7-6.什么是空洞卷积？有什么作用？7-7.全连接层有什么作用？SOflmaX函数如何应用于多分类？7-8.什么叫池化？最大池化和平均池化在算法和应用上有什么区别？7-9.什么是dropoul?有什么作用？7-10.什么叫多通道？7-11.什么是反卷积运算？有什么作用？7-12.举例说明一维、二维、三维卷积有哪些应用？7-13.梯度消失和梯度爆炸分别是怎么产生的，有哪些解决办法？7-14.RCNN和LSTM有哪些异同？7-15.什么是生成对抗网络？如何构建生成器和判别器？7-16.什么是迁移学习?有哪些应用？7-17.什么是端到端的深度学习?有哪些优缺点？参考答案