Keras并非简单的神经网络库,而是一个基于Theano的强大的深度学习库,利用它不仅仅可以搭建普通的神经网络,还可以搭建各种深度学习模型,如自编码器、循环神经网络、递归神经网络、卷积神经网络等等
对
举一反三
- 下列不属于常见的深度神经网络结构有（ ）。 A: 单一神经网络 B: 长短时记忆网络 C: 卷积神经网络 D: 循环神经网络
- 深度学习涉及的主要方法包括基于卷积运算的神经网络(卷积神经网络CNN) 基于多层神经元的自编码神经网络和深度置信网络(DBN)等。
- CNN是以下哪种模型的缩写？ A: 循环神经网络 B: 人工神经网络 C: 卷积神经网络 D: 深度信念网络
- 以下为人工神经网络的主要要素是: A: 网络模型 B: 网络的学习规则 C: 神经元模型 D: 神经组织
- 下列选项中，不属于深度学习模型的是 A: 线性回归 B: 深度残差网络 C: 卷积神经网络CNN D: 循环神经网络RNN
内容
- 0
下面哪些选项是深度学习的术语 ？ A: 卷积神经网络 B: 生成对抗网络 C: 循环神经网络 D: 随机森林 E: 深度强化学习
- 1
深度学习中最经典的网络是CNN，即卷积神经网络。（ ）
- 2
常用的神经网络有（ ）。 A: 循环神经网络 B: 生成对抗网络 C: 卷积神经网络 D: 上下文网络
- 3
深度学习模型有哪些？（ ）。 A: 卷积神经网络 B: 深度神经网络 C: 生成-对抗神经网络 D: 循环神经网络
- 4
人工神经网络（Artificial Neural Network,ANN）是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也简称为神经网络或类神经网络，其本质是一种【1】模型。从神经网络的逻辑架构来看，在网络中，分成输入层，隐藏层，和输出层。【2】负责接收信号，【3】负责对数据的分解与处理，最后的结果被整合到【4】。具有多个隐藏层的神经网络被称为深度神经网络，基于深度神经网络的学习研究称之为【5】。深度学习模型中最常用的模型有【6】网络、循环神经网络和生成式对抗网络候选项：A.深度学习 B.输入层 C. 输出层 D. 神经 E. 隐藏层 F. 计算 G. 数学 H. 卷积神经