题目
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1题
A.判别式模型只是对给定的样本进行分类,不关心数据如何生成
B.生成式模型主要回答的问题是,根据生成假设,哪个类别最有可能生成这个样本?
C.生成式模型不能用于判别
D.其它答案都不对
第3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4题
A.生成对抗是一类具体的模型,同时也是一种解决问题的思路,具有强大的可塑性
B.判别式模型直接预测类别,应用简便,但适应性差
C.生成式模型通过大量样本得到概率函数,进而采样生成新的样本,但在少量样本的情况下很难对类型进行准确的概率估计
D.当GAN中的判别器无法再判断生成器生成的样本的真假时,认为生成器就具有了模拟真实样本的能力
第7题
A.生成对抗网络包括两部分,即生成器和判别器
B.生成对抗网络的判别器进行训练时,其输入为生成器生成的图像和来自训练集中的真实图像,并对其进行判别
C.生成对抗网络的生成器从随机噪声中生成图像(随机噪声通常从均匀分布或高斯分布中获取)
D.既然生成对抗网络是无监督模型,则不需要任何训练数据
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