山东大学软件学院深度学习期末回忆版

(大数据,2021级,老师是gys和cm,贝多芬,但是略微会有10% 的考试内容不在背诵范围内,看个人理解)

一、名词解释(8 * 3 = 24)

1、超参数

2、梯度确认

3、分布式表示

4、共现矩阵

5、Attention机制

6、Truncated BPTT

7、epoch

8、困惑度

二、简答题(6 * 8 = 48)

1、简述神经网络学习的过程。

2、为什么不能使用线性函数作为激活函数?

3、简述BatchNormalization的三个优点。

4、为什么Dropout能够抑制过拟合?

5、简述卷积神经网络的三个特点。

6、简述word2vec存在的问题以及其优化策略。

三、计算题(28)

1、(1)计算下面的全连接层的参数:输入图像是256*256的RGB图像,只有一个隐藏层,没有偏置,隐藏层的大小是10,输出层的大小是1000。

(2)简述随机梯度下降法低效的本质,并给出其他的三种不同的参数更新方法。

2、(1)请给出LSTM的内部计算结构图。

(2)简述三种门控单元的作用。

(3)简述对RNNLM的至少三种改进措施。

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