相比循环神经网络，卷积神经网络更适合处理图像识别问题。

判断题相比循环神经网络，卷积神经网络更适合处理图像识别问题。

1.单项选择题以下哪个选项不是TensorFlow的构建流程（）

A.构建计算图
B.输入张量
C.生成会话
D.更新权重

2.单项选择题下面不属于监督学习的是（）

A.逻辑回归
B.支持向量机
C.决策树
D.主成分分析

3.单项选择题以下选项哪个不是张量的属性（）

A.name（标识）
B.shape（维度）
C.type（类型）
D.node（节点）

4.多项选择题常用的梯度下降优化函数有哪些（）

A.随机梯度下降
B.Adadelta
C.momenturn
D.RMSProp

5.判断题Python语言中for循环语句可以遍历任何序列里面的项目。

6.判断题通过深度学习可以很容易的从大量高维度数据中导出简单的数学函数来描述复杂的决策界面。

7.单项选择题下面哪个不是人工智能的具体技术（）

A.知识图谱
B.机器翻译
C.黎曼几何
D.语义理解

8.单项选择题不属于长短记忆LSTM（long-shorttermmemory）网络结构的是（）

A.记忆门
B.忘记门
C.输入门
D.输出门

9.单项选择题关于验证集的描述错误的是（）

A.验证集可以跟测试集重合
B.测试集可以跟训练集重合
C.用于挑选超参数的子集叫做验证集
D.通常80%的训练数据用于训练，20%用于验证

10.判断题人工智能目前比较适合“已知环境.目标明确。行动可预测”的场景。深度学习在图像识别、语音识别、翻译等领域，人工智能基本具备人的识别能力，甚至超越了人类，基于这些能力应用到了很多场景，如医疗公共安全等。但在推理、认知等方面仍十分欠缺。