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"生成对抗网络"相关考试题目
1.
在生成对抗网络（Generative Adversarial Network）中，生成网络和判别网络的功能分别是（ ）
2.
生成对抗网络（GAN）为代表的深度生成框架，可以创造出逼真的图像，流畅的文章，动听的音乐。（ ）
3.
下面哪种情况可能不能使用生成对抗网络实现？
4.
有关生成对抗网络的训练，哪个说法是正确的？
5.
有关生成对抗网络的训练，错误的说法是哪个？
6.
已知生成对抗网络的目标函数为【图片】。则下列描述正确的有
7.
生成对抗网络的思想在2010年提出
8.
下列关于生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork）的选项何者错误？（）
9.
303/651 以下哪些项属于生成对抗网络训练中的问题?
10.
生成对抗网络属于( )学习。
11.
363/651生成对抗网络目前应用非常广泛，以下场景中可以使用此网络的是?
12.
文献《生成对抗网络及其应用研究》（ISSN 1000-1220）属于以下哪种出版类型
13.
生成对抗网络（GAN）在训练过程中，生成网络G的目标就是尽量...“博弈过程”，最终的平衡点即纳什均衡点。
14.
生成对抗网络中包含生成网络和判别网络两个神经网络，前者用来区别样本的真伪、后者用来产生虚拟数据。
15.
生成对抗网络结合了生成模型和判别模型。
16.
关于生成对抗网络，下列叙述何者正确？（）
17.
关于生成对抗网络的两个组成部分，即判别器和生成器的参数更新，则下列描述正确的有：
18.
人工智能的算法基础,包含的内容有:机器学习、深度学习、卷积神经网络、生成对抗网络、创意对抗网络。()
19.
下列关于生成对抗网络的描述错误的是：
20.
生成对抗网络是一种无监督学习的分类模型
21.
99/651生成对抗网络像是一个博弈系统，生成器生成伪造的样本，判别器进行判断是真是假，我们理想的结果是?
22.
下面对生成对抗网络（Generative Adversarial Network）描述不正确的是（ ）
23.
一般我们建议将卷积生成对抗网络(convolutional generative adversarial nets)中生成部分的池化层替换成什么?
24.
下列哪个是生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork）可能的应用（）
25.
生成对抗网络的应用领域有（ ）。
26.
生成对抗网络只能处理图像样本，而不能处理声音或文本等数据
27.
（）是利用“生成对抗网络”模型而形成的智能图像处理技术。
28.
一般我们建议将卷积生成对抗网络中生成部分的池化层替换成什么？（）
29.
下面哪些是生成对抗网络训练可能遇到的问题？
30.
生成对抗网络是属于（）的一种深度学习模型
31.
下面两个图分别是生成对抗网络中判别器训练阶段和生成器阶段的原理图，则 图1 图2
32.
以下有关生成对抗网络的说法哪个是错误的？
33.
生成对抗网络中的生成器既可以是卷积神经网络，也可以是循环神经网络。
34.
13.有关生成对抗网络的训练，错误的说法是哪个？
35.
由于生成对抗网络可以生成与真实样本相似的样本，因此可以作为一种数据增强的方式，补充训练样本的不足。
36.
生成对抗网络中，理想情况下判别器判别真假的概率为（ ）
37.
请问以下哪个模型是基于生成对抗网络的电子音色合成算法？（ ）
38.
生成对抗网络结合了生成模型和判别模型
39.
生成对抗网络结合了生成模型和判别模型。()
40.
以下对判别式模型、生成式模型和生成对抗网络的说法错误的是
41.
比较自编码器和生成对抗网络，以下哪个说法是错误的？
42.
生成对抗网络像是一个博弈系统，生成器生成伪造的样本，判别器进行判断是真是假，我们理想的结果是?
43.
有关生成对抗网络（GAN）的代价函数，下面哪个说法是错误的？
44.
下面两个图分别是生成对抗网络中判别器训练阶段和生成器阶段的原理图，则【图片】 图1【图片】 图2
45.
生成对抗网络（GAN）的判别器要区分真样本和假样本，因此GAN是一种监督学习算法。
46.
生成对抗网络目前应用非常广泛，以下场景中可以使用此网络的是?
47.
对于生成对抗网络（GAN）的训练，下面哪个说法是正确的？
48.
生成对抗网络结合了生成模型和判别模型
49.
下列关于生成对抗网络的描述正确的是
50.
以下哪些情景可以使用生成对抗网络？
