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生成式对抗网络(GAN)可用于解决工业设备异常故障数据过少的问题。
生成
过少
工业设备
发布时间:
2024-05-07 14:01:11
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1.
下列关于生成模型的描述错误的是: 选项: A、生成模型不要任何训练数据 B、 生成对抗网络GAN属于生成式模型 C、变分自动编码器属于生成式模型 D、自动编码器属于生成式模型
2.
下面对生成对抗网络(Generative Adversarial Network)描述不正确的是( )? 生成网络和判别网络分别依次迭代优化|GAN是一种区别学习模型|GAN是一种生成学习模型|;GAN包含生成网络和判别网络两个网络
3.
下列关于生成式对抗网络(GAN)的说法中正确的是() 选项: A: GAN 中包含一个生成模型(生成器),它可以将随机向量作为输入,并将其解码为特定输出 B: GAN 中包含一个对抗模型(对抗器),它对特定的输入进行转换,并输出为与输入相悖的对抗数据 C: GAN 中包含一个判别模型(判别器),它可以判定输入数据来自训练集还是通过数据合成 D: GAN 是一个动态的系统,其最优化过程寻找的不是一个最小值,而是两股力量的之间的平衡
4.
在机器学习中,常见的生成模型通常包括对抗网络(GAN)和________。
5.
下列关于生成对抗网络(GAN)的说法正确的有 选项: A:GAN的判别器D的目标是尽量区分真实样本与生成器G所生成的样本 B:GAN的生成器G的目标是尽量生成“以假乱真”的样本以欺骗判别器 C:GAN的判别器D和生成器G之间的“对抗”是一种“MiniMax游戏” D:GAN训练的最终目的是为了得到能力强大的判别器D用于分类
6.
下列关于生成对抗网络的叙述中,错误的是 选项: A、生成对抗网络(GAN)于2014年提出,它能生成假图像 B、生成对抗网络通过博弈论(minimax)的思想进行学习 C、生成器将尽可能地生成与训练集不相似的假数据。 D、判别器将尽可能地区分真实数据和生成器生成的假数据
7.
生成对抗网络GAN模型中,进行博弈的两部分是( )和( )。
8.
生成式对抗网络(GAN)是机器学习中最热门的学科之一,具有解开无监督学习方法的潜力。
9.
在深度学习中,下列哪种方法可以用于生成图像? 选项: A、对抗生成网络(GAN) B、变分自编码器(VAE) C、None of the above D、线性回归
10.
生成对抗网络 GAN 由两个相互竞争的神经网络组成:生成器和判别器。 选项: A:正确 B:错误
11.
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。
12.
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。
13.
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。选项: A:正确; B:错误
14.
下列关于生成对抗网络的描述错误的是: 选项: A、生成对抗网络只包含若干个生成器,优胜者胜出 B、生成对抗网络,即Generative Adversarial Networks,简称GAN C、 生成对抗网络包括两部分,即生成器和判别器 D、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)
15.
生成式对抗网络 (GAN) 是由伊恩·古德费罗与其同事在那一年共同开发的。( )。选项: A:2011 B:2012 C:2013 D:2014
16.
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。( )选项: A:对 B:错
17.
关于生存对抗网络,以下说法正确的是?( ) 选项: A:生成对抗网络最初的论文中,作者把生成器类比成印假钞的,判别器类比成警察 B:生成对抗网络可以用于图像,但是从模型构造上无法用于音乐 C:生成对抗网络曾被尝试用于自动编曲 D:生成对抗网络就是变分自编码器
18.
PixelRNN 通常采用哪种神经网络结构? 选项: A: 卷积神经网络(CNN) B: 循环神经网络(RNN) C: 生成对抗网络(GAN) D: 支持向量机(SVM)
19.
159.生成对抗网络可用于数据增强、语义分割、信息检索、图像生成等多种场景。 选项: A:正确 B:错误
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