惠州學(xué)院《深度學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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《深度學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個小題，每小題1分，共15分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、集成學(xué)習(xí)是一種提高機(jī)器學(xué)習(xí)性能的方法。以下關(guān)于集成學(xué)習(xí)的說法中，錯誤的是：集成學(xué)習(xí)通過組合多個弱學(xué)習(xí)器來構(gòu)建一個強(qiáng)學(xué)習(xí)器。常見的集成學(xué)習(xí)方法有bagging、boosting和stacking等。那么，下列關(guān)于集成學(xué)習(xí)的說法錯誤的是（）A.bagging方法通過隨機(jī)采樣訓(xùn)練數(shù)據(jù)來構(gòu)建多個不同的學(xué)習(xí)器B.boosting方法通過逐步調(diào)整樣本權(quán)重來構(gòu)建多個不同的學(xué)習(xí)器C.stacking方法將多個學(xué)習(xí)器的預(yù)測結(jié)果作為新的特征輸入到一個元學(xué)習(xí)器中D.集成學(xué)習(xí)方法一定比單個學(xué)習(xí)器的性能更好2、在一個圖像分類任務(wù)中，模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測試集上性能顯著下降。這種現(xiàn)象可能是由于什么原因?qū)е碌模浚ǎ〢.過擬合B.欠擬合C.數(shù)據(jù)不平衡D.特征選擇不當(dāng)3、假設(shè)要開發(fā)一個疾病診斷的輔助系統(tǒng)，能夠根據(jù)患者的醫(yī)學(xué)影像（如X光、CT等）和臨床數(shù)據(jù)做出診斷建議。以下哪種模型融合策略可能是最有效的？（）A.簡單平均多個模型的預(yù)測結(jié)果，計算簡單，但可能無法充分利用各個模型的優(yōu)勢B.基于加權(quán)平均的融合，根據(jù)模型的性能或重要性分配權(quán)重，但權(quán)重的確定可能具有主觀性C.采用堆疊（Stacking）方法，將多個模型的輸出作為新的特征輸入到一個元模型中進(jìn)行融合，但可能存在過擬合風(fēng)險D.基于注意力機(jī)制的融合，動態(tài)地根據(jù)輸入數(shù)據(jù)為不同模型分配權(quán)重，能夠更好地適應(yīng)不同情況，但實現(xiàn)較復(fù)雜4、在一個文本分類任務(wù)中，使用了樸素貝葉斯算法。樸素貝葉斯算法基于貝葉斯定理，假設(shè)特征之間相互獨(dú)立。然而，在實際的文本數(shù)據(jù)中，特征之間往往存在一定的相關(guān)性。以下關(guān)于樸素貝葉斯算法在文本分類中的應(yīng)用，哪一項是正確的？（）A.由于特征不獨(dú)立的假設(shè)，樸素貝葉斯算法在文本分類中效果很差B.盡管存在特征相關(guān)性，樸素貝葉斯算法在許多文本分類任務(wù)中仍然表現(xiàn)良好C.為了提高性能，需要對文本數(shù)據(jù)進(jìn)行特殊處理，使其滿足特征獨(dú)立的假設(shè)D.樸素貝葉斯算法只適用于特征完全獨(dú)立的數(shù)據(jù)集，不適用于文本分類5、某研究需要對一個大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維，同時希望保留數(shù)據(jù)的主要特征。以下哪種降維方法在這種情況下可能較為合適？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t-分布隨機(jī)鄰域嵌入（t-SNE）D.自編碼器6、假設(shè)正在進(jìn)行一項時間序列預(yù)測任務(wù)，例如預(yù)測股票價格的走勢。在選擇合適的模型時，需要考慮時間序列的特點，如趨勢、季節(jié)性和噪聲等。以下哪種模型在處理時間序列數(shù)據(jù)時具有較強(qiáng)的能力？（）A.線性回歸模型，簡單直接，易于解釋B.決策樹模型，能夠處理非線性關(guān)系C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠捕捉時間序列中的長期依賴關(guān)系D.支持向量回歸（SVR），對小樣本數(shù)據(jù)效果較好7、在一個分類問題中，如果類別之間的邊界不清晰，以下哪種算法可能能夠更好地處理這種情況？（）A.支持向量機(jī)B.決策樹C.樸素貝葉斯D.隨機(jī)森林8、在一個強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題中，如果環(huán)境的狀態(tài)空間非常大，以下哪種技術(shù)可以用于有效地表示和處理狀態(tài)？（）A.函數(shù)逼近B.狀態(tài)聚類C.狀態(tài)抽象D.以上技術(shù)都可以9、某機(jī)器學(xué)習(xí)項目需要對圖像中的物體進(jìn)行實例分割，除了常見的深度學(xué)習(xí)模型，以下哪種技術(shù)可以提高分割的精度？（）A.多尺度訓(xùn)練B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)C.模型融合D.以上技術(shù)都可以10、機(jī)器學(xué)習(xí)中，批量歸一化（BatchNormalization）通常應(yīng)用于（）A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.以上都可以11、某研究團(tuán)隊正在開發(fā)一個用于醫(yī)療圖像診斷的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，需要提高模型對小病變的檢測能力。以下哪種方法可以嘗試？（）A.增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)的強(qiáng)度B.使用更復(fù)雜的模型架構(gòu)C.引入注意力機(jī)制D.以上方法都可以12、在進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略優(yōu)化時，以下關(guān)于策略優(yōu)化方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.策略梯度方法通過直接計算策略的梯度來更新策略參數(shù)B.信賴域策略優(yōu)化（TrustRegionPolicyOptimization，TRPO）通過限制策略更新的幅度來保證策略的改進(jìn)C.近端策略優(yōu)化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是一種基于策略梯度的改進(jìn)算法，具有更好的穩(wěn)定性和收斂性D.所有的策略優(yōu)化方法在任何強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)中都能取得相同的效果，不需要根據(jù)任務(wù)特點進(jìn)行選擇13、在一個圖像生成任務(wù)中，例如生成逼真的人臉圖像，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種常用的方法。GAN由生成器和判別器組成，它們在訓(xùn)練過程中相互對抗。以下關(guān)于GAN訓(xùn)練過程的描述，哪一項是不正確的？（）A.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器B.判別器的目標(biāo)是準(zhǔn)確區(qū)分真實圖像和生成器生成的圖像C.訓(xùn)練初期，生成器和判別器的性能都比較差，生成的圖像質(zhì)量較低D.隨著訓(xùn)練的進(jìn)行，判別器的性能逐漸下降，而生成器的性能不斷提升14、在一個醫(yī)療診斷項目中，我們希望利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測患者是否患有某種疾病。收集到的數(shù)據(jù)集包含患者的各種生理指標(biāo)、病史等信息。在選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法時，需要考慮多個因素，如數(shù)據(jù)的規(guī)模、特征的數(shù)量、數(shù)據(jù)的平衡性等。如果數(shù)據(jù)量較大，特征維度較高，且存在一定的噪聲，以下哪種算法可能是最優(yōu)選擇？（）A.邏輯回歸算法，簡單且易于解釋B.決策樹算法，能夠處理非線性關(guān)系C.支持向量機(jī)算法，在小樣本數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色D.隨機(jī)森林算法，對噪聲和異常值具有較好的容忍性15、在進(jìn)行聚類分析時，有多種聚類算法可供選擇。假設(shè)我們要對一組客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分，以發(fā)現(xiàn)不同的客戶群體。以下關(guān)于聚類算法的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.K-Means算法需要預(yù)先指定聚類的個數(shù)K，并通過迭代優(yōu)化來確定聚類中心B.層次聚類算法通過不斷合并或分裂聚類來構(gòu)建聚類層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類算法（DBSCAN）可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，并且對噪聲數(shù)據(jù)不敏感D.所有的聚類算法都能保證得到的聚類結(jié)果是最優(yōu)的，不受初始條件和數(shù)據(jù)分布的影響二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）說明機(jī)器學(xué)習(xí)中模型的可解釋性問題。2、（本題5分）簡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）。3、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)在精神醫(yī)學(xué)中的研究成果有哪些？4、（本題5分）簡述在智能水資源管理中，機(jī)器學(xué)習(xí)的作用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討機(jī)器學(xué)習(xí)在生物學(xué)中的藥物研發(fā)中的應(yīng)用，分析其對生命科學(xué)發(fā)展的推動。2、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型可解釋性工具和技術(shù)有哪些？結(jié)合實際案例，分析如何提高模型的透明度和可理解性。3、（本題5分）論述在機(jī)器學(xué)習(xí)中，如何處理類別不平衡的多標(biāo)簽分類問題。分析針對多標(biāo)簽不平衡數(shù)據(jù)的處理方法和評價指標(biāo)。4、（本題5分）結(jié)合實際案例，論述機(jī)器學(xué)習(xí)在金融信用評估中的應(yīng)用。探討個人信用評分、企業(yè)信用評級、信用風(fēng)險模型等方面的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和應(yīng)用前景。5、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在城市規(guī)劃中的應(yīng)用，如交通規(guī)劃、土地利