第二周:神经网络的编程基础-----------10个测验题(Neural Network Basics)
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--------------------------------------------------中文翻译-----------------------------------------------------------------------------------------
1、神经元的计算是什么?(B)
B. 神经元计算一个线性函数 (z = Wx + b), 然后是一个激活函数
C. 神经元计算一个激活函数, 后跟一个线性函数 (z = Wx + b)
D. 一个神经元计算一个函数 g, 它将输入 x 线性地缩放 (Wx + b)
2、下面哪个是损失函数?(B)
见对应的英文题2
3、假设 img 是一个 (32,32,3) 数组, 代表一个32x32 的图像与3色通道红色, 绿色和蓝色。如何将其重塑为列向量?(B)
A. x = img 重塑 (32 * 32,3))
B. x = img 重塑 (32 * 32 * 3,1))
a = np.random.randn(2, 3) # a.shape = (2, 3) b = np.random.randn(2, 1) # b.shape = (2, 1) c = a + b
A. c.shape = (2, 1)
B. c.shape = (2, 3)
C. c.shape = (3, 2)
5、考虑以下两个随机数组 "a" 和 "b", "c" 的形状是什么?(D)
a = np.random.randn(4, 3) # a.shape = (4, 3) b = np.random.randn(3, 2) # b.shape = (3, 2) c = a*b
A. 由于大小不匹配, 无法进行计算。这将是 "错误"!
A. c.shape = (3, 3)
B. c.shape = (4, 2)
C. c.shape = (4, 3)
6、假设每一个样本的特征为nx维,X=[x(1)x(2)...x(m)],X的维度是多少?(A)
A. (nx,m)
B. (1,m)
C. (m,1)
D. (m,nx)
7、记得 "np. dot(a, b)" 在 a 和 b 上执行矩阵乘法, 而 "a * b" 执行元素乘法。考虑以下两个随机数组 "a" 和 "b":
a = np.random.randn(12288, 150) # a.shape = (12288, 150) b = np.random.randn(150, 45) # b.shape = (150, 45) c = np.dot(a,b)
A. c. 形状 = (12288, 150)
B. 由于大小不匹配, 无法进行计算。这将是 "错误"!
C. c. 形状 = (150150)
D. c. 形状 = (12288, 45)
8、请考虑以下代码段,你怎么量化?(B)
# a.shape = (3,4) # b.shape = (4,1) for i in range(3): for j in range(4): c[i][j] = a[i][j] + b[j]
A. c = a + b
B. c = a + b.T
C. c = a.T + b
D. c = a.T + b.T
9、请考虑以下代码:c的结果?(如果您不确定, 请随时在 python 中运行此查找)。(A)
a = np.random.randn(3, 3) b = np.random.randn(3, 1) c = a*b
A. J = (c - 1)*(b + a)
B. J = (a - 1) * (b + c)
C. J = a*b + b*c + a*c
D. J = (b - 1) * (c + a)
以上是关于第二周:神经网络的编程基础-----------10个测验题(Neural Network Basics)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
第二周:神经网络的编程基础----------2编程作业常见问题与答案(Programming Assignment FAQ)
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