题目内容
（请给出正确答案）
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
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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。
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B.GAN包含生成网络和判别网络两个网络。
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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.把目标检测转化为一个回归问题，无需候选区域生成环节，因此速度得到了提升
B.由于候选区域只能从SXS个有限的网格选择，因此YOLOv1算法的准确性不如FasterR-CNN
C.因为一个网格对应的边框B通常取2，所以YOLOv1对于有重叠的物体或者是中心落在一个网格的小物体往往只能识别其中的一个
D.候选区域生成、分类和回归等阶段使用一个VGG16网络统一为端对端的目标检测过程
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.二维码的生成过程属于信息的获取
B.信息必须依附于某种载体，不可以脱离它所反映的事物被存储、保存和传播
C.文字、声音、图像都是信息的表达技术
D.网络售票系统实时更新车次和余票信息，体现了信息的时效性
