以下有关生成对抗网络的说法哪个是错误的?
A.生成器用来产生带有随机噪声的一定分布数据和真实样本数据的映射关系,判别器用来区别实际数据和生成器产生的数据
B.生成器可以由Autoencoder实现
C.生成器和判别器需要交替训练,不断增加两者的性能,直至达到某种博弈的平衡
D.生成器和判别器的代价函数在训练过程中是同时优化的
A.生成器用来产生带有随机噪声的一定分布数据和真实样本数据的映射关系,判别器用来区别实际数据和生成器产生的数据
B.生成器可以由Autoencoder实现
C.生成器和判别器需要交替训练,不断增加两者的性能,直至达到某种博弈的平衡
D.生成器和判别器的代价函数在训练过程中是同时优化的
第1题
A、它们都是深度生成模型
B、对于与训练样本分布不同的数据,自编码器的输出会有别于训练样本;生成对抗网络会判别为假样本
C、自编码器可以作为一个生成对抗网络使用
D、它们都可以用于数据增强
第2题
A、生成式模型模拟概率分布时,常用“后验分布”
B、用生成式模型根据少量样本来估计整个类型的概率特征是很困难的
C、判别式模型对问题本质缺乏了解,无法从个例中抽象出整体概念
D、生成对抗网络结合了生成模型和判别模型
第3题
A、训练可能不稳定、梯度消失
B、可以产生清晰逼近真实的样本
C、广泛应用于监督式学习领域
D、一般由一个生成网络与一个判别网络组成
第4题
B.连通性。即临时回路可以让其发生,但绝对不能让链路失去连通性。
C.由于链路故障在网络中传播有一定的延迟,所以为了防止临时回路的产生,生成树协议引入了一个中
D.间状态即Learning状态。
E.为了防止临时回路的产生,生成树协议在将端口由阻塞状态迁移到转发状态时,需要一定的时间延迟。
F.生成树协议无法避免链路会临时失去连通性。
第5题
A、生成式学习算法能够获取类别本身的特征
B、生成对抗网络包括生成网络和判别网络两部分
C、生成式学习算法能够创造的新样本是有限的
D、当判别网络输出概率为0.5时,表示它无法判别生成样本的真伪
第6题
B网络攻击总是恶意的而没有善意的。
C被动攻击是指攻击者简单地监视所有信息流以获得某些秘密。这种攻击可以是基于网络或者基于系统的。
D主动攻击是指攻击者试图突破网络的安全防线。这种攻击涉及到数据流的修改或创建错误信息流,主要攻击形式有假冒、重放、欺骗、消息篡改、拒绝服务等。
第7题
A、产品优势、清晰的目标市场、对开发活动的关注等一系列因素影响了潜在新产品或新服务的成功
B、如果要开发出突破性、革命性的产品或服务,只需要重点关注研发环节。
C、在创建一个创新型企业过程中,需要周密的业务规划,系统的评估,还要抓住机遇和承担风险
D、有创新精神的企业家需要识别和利用比他们更传统的同行、更广泛范围内的外部资源和知识来源,构建丰富的创新网络
第8题
A. 工程师站的具体功能包括系统生成、数据库结构定义、组态、报表程序编制等。
B. 操作站主要完成对整个工业过程的实时监控,直接与工业现场进行信息交换。
C. 操作站是由工业PC机、CRT、键盘、鼠标、打印机等组成的人机系统。
D. 过程控制网络实现工程师站、操作站、控制站的连接,完成信息、控制命令的传输与发送。
第9题
A. ICMP重定向报文只能是对主机的重定向而不能是对网络的重定向。
B. ICMP重定向报文只能由路由器生成,而不能由主机生成
C. 有四种不同类型的重定向报文,分别有不同的代码值
D. 一旦主机的默认路由发生差错,默认路由器将通知主机进行重定向,并允许主机对路由表作相应的改动。
第10题
A.教育技术是通过创建、利用、管理适当的技术过程和资源以促进学习与改进绩效的研究和合乎伦理道德的实践
B.在教学过程中运用了计算机或网络就标志着已经掌握了教育技术
C.教育技术实践是在相关理论的指导下开展的,学习理论、教学理论和教育传播理论都是教育技术的重要理论基础件。
D.教育技术是关于学习资源和学习过程的设计、开发、利用、管理和评价的理论和实践
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