生成对抗网络的训练包含两个交替进行的阶段,一个是固定生成网络用来训练判别网络,另一个是固定判别网络用来训练生成网络()
是
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A.学习;对抗
B.训练;推理
C.生成;判别
D.生成;推理
A.生成器可以由Autoencoder实现
B.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
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.GAN是一种生成学习模型。
B.GAN是一种区别学习模型。
C.GAN包含生成网络和判别网络两个网络。
D.生成网络和判别网络分别依次迭代优化。
A.判别器模型梯度更新依赖于生成器模型
B.生成器模型梯度更新依赖于判别器模型
C.根据输入数据的特征,预测输入数据的标签
D.生成器和判别器不可以是神经网络模型
基于MD4和MD5设计的S/Key口令是一种一次性口令生成方案,它可以对访问者的身份与设备进行综合验证,该方案可以对抗()。
A.网络钓鱼
B.数学分析攻击
C.重放攻击
D.穷举攻击
A.生成器产生样本的大致相同
B.判别器高效的分辨生成器产生样本的真假
C.判别器无法分辨生成器产生样本的真假
D.生成器产生样本的不尽相同
A.利用GAN生成对抗网络可以获得台风的定位以及外推结果
B.利用卫星图像+深度学习技术,识别等,推算植物生长走势,指导种植
C.利用CNN网络和卫星图像来进行对流初生和上冲云顶的识别
D.利用模式预报和多层感知器进行风速的预报,为海上风机发电提供参考
A.通过频繁项集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘候选集
B.通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集
C.数据集中包含该项集的数据所占数据集的比例,度量一个集合在原始数据中出现的频率
D.若某条规则不满足最小置信度要求,则该规则的所有子集也不满足最小置信度要求