人工智能核心算法模擬題（附參考答案）

人工智能核心算法模擬題（附參考答案）一、單選題（共43題，每題1分，共43分）1.下列哪項不屬于聚類算法（）A、K-meansB、BIRCHC、SVMD、DBSCAN正確答案：C答案解析：SVM是支持向量機，屬于分類算法，不屬于聚類算法。K-means是經(jīng)典的聚類算法，通過將數(shù)據(jù)劃分為K個簇來進(jìn)行聚類。BIRCH是一種層次聚類算法，它通過構(gòu)建一棵聚類特征樹來快速有效地進(jìn)行聚類。DBSCAN是基于密度的空間聚類算法，能夠發(fā)現(xiàn)任意形狀的簇。2.用Tensorflow處理圖像識別任務(wù)時，若輸入數(shù)據(jù)的形狀為[64,224,224,3]，下面說法正確的是A、每一張圖片都是二值圖片B、每一張圖片都是三通道圖片C、模型一次處理224張圖片（batchsize為224）D、以上選項均不正確正確答案：B答案解析：輸入數(shù)據(jù)形狀為[64,224,224,3]，其中64表示batchsize，即一次處理的圖片數(shù)量；224×224表示圖片的尺寸；3表示通道數(shù)，說明每一張圖片都是三通道圖片。A選項二值圖片通道數(shù)通常為1；C選項batchsize為64不是224。所以正確答案是B。3.xgboost在代價函數(shù)里加入了（），用于控制模型的復(fù)雜度A、正則項B、非線性C、激活函數(shù)D、特征變換正確答案：A答案解析：XGBoost在代價函數(shù)里加入了正則項，用于控制模型的復(fù)雜度。正則項可以防止模型過擬合，通過對模型參數(shù)進(jìn)行約束，使得模型在擬合數(shù)據(jù)的同時不會過于復(fù)雜，從而提高模型的泛化能力。4.比較成熟的分類預(yù)測模型算法包括Logistic回歸模型、廣義線性模型、（）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)A、決策樹B、arima模型C、holt-winter模型D、k-means模型正確答案：A答案解析：Logistic回歸模型、廣義線性模型、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是比較成熟的分類預(yù)測模型算法。arima模型主要用于時間序列預(yù)測；holt-winter模型是時間序列預(yù)測方法中的一種；k-means模型是聚類分析算法，不是分類預(yù)測模型。5.協(xié)同過濾和基于內(nèi)容的模型是兩種流行的推薦引擎，在建立這樣的算法中NLP扮演什么角色？A、從文本中提取特征B、測量特征相似度C、為學(xué)習(xí)模型的向量空間編程特征D、以上都是正確答案：D答案解析：在基于內(nèi)容的推薦算法中，NLP首先要從文本中提取特征，比如對于物品描述文本提取關(guān)鍵詞、主題等特征，這對應(yīng)選項A；接著要測量不同物品特征之間的相似度，以此來判斷物品之間的相似程度，這對應(yīng)選項B；還要為學(xué)習(xí)模型的向量空間編程特征，將提取的特征轉(zhuǎn)換到合適的向量空間以便模型處理，這對應(yīng)選項C。所以NLP在基于內(nèi)容的推薦算法中扮演著從文本中提取特征、測量特征相似度、為學(xué)習(xí)模型的向量空間編程特征等多方面的角色，答案選D。6.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(recurrentneuralnetwork，RNN)，是一種用于處理具有類似()的數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。A、數(shù)組結(jié)構(gòu)B、序列結(jié)構(gòu)C、表格結(jié)構(gòu)D、網(wǎng)格結(jié)構(gòu)正確答案：B答案解析：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要用于處理具有序列結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，它能夠處理序列中的每個元素，并根據(jù)之前的元素信息來預(yù)測當(dāng)前元素，適合處理如文本、語音等具有序列特征的數(shù)據(jù)。7.下列哪個選項中的模型屬于集成學(xué)習(xí)（）A、C4.5B、kNN分類C、AdaboostD、k-means正確答案：C答案解析：集成學(xué)習(xí)是將多個弱學(xué)習(xí)器組合成一個強學(xué)習(xí)器的方法。Adaboost是一種典型的集成學(xué)習(xí)算法，它通過迭代訓(xùn)練多個基分類器，并根據(jù)前一輪分類器的錯誤率調(diào)整樣本權(quán)重，最終將這些分類器線性組合起來得到一個強分類器。而C4.5是決策樹算法，kNN分類是基于最近鄰的分類算法，k-means是聚類算法，它們都不屬于集成學(xué)習(xí)。8.在一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，知道每一個神經(jīng)元的權(quán)重和偏差是最重要的一步。如果知道了神經(jīng)元準(zhǔn)確的權(quán)重和偏差，便可以近似任何函數(shù)，但怎么獲知每個神經(jīng)的權(quán)重和偏移呢？A、搜索每個可能的權(quán)重和偏差組合，直到得到最佳值B、賦予一個初始值，然后檢查跟最佳值的差值，不斷迭代調(diào)整權(quán)重C、隨機賦值，聽天由命D、以上都不正確的正確答案：B答案解析：在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通常是賦予一個初始值，然后通過反向傳播算法檢查跟最佳值（根據(jù)損失函數(shù)確定）的差值，不斷迭代調(diào)整權(quán)重來獲知每個神經(jīng)元準(zhǔn)確的權(quán)重和偏差。選項A搜索每個可能的權(quán)重和偏差組合計算量極大幾乎不可行；選項C隨機賦值沒有目標(biāo)和方向，無法得到準(zhǔn)確的權(quán)重和偏差。所以答案是B。9.深度學(xué)習(xí)可以用在下列哪些NLP任務(wù)中？A、情感分析B、問答系統(tǒng)C、機器翻譯D、所有選項正確答案：D答案解析：深度學(xué)習(xí)在自然語言處理（NLP）領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，情感分析旨在判斷文本所表達(dá)的情感傾向，深度學(xué)習(xí)模型可通過對大量文本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)來準(zhǔn)確識別情感；問答系統(tǒng)需要理解問題并給出準(zhǔn)確回答，深度學(xué)習(xí)能助力模型學(xué)習(xí)語言模式和語義理解以實現(xiàn)此功能；機器翻譯則是將一種語言翻譯成另一種語言，深度學(xué)習(xí)強大的語言建模和模式識別能力可有效提升翻譯質(zhì)量。所以深度學(xué)習(xí)可以用于所有這些NLP任務(wù)中。10.長短期記憶LSTM的核心貢獻(xiàn)是引入了()的巧妙構(gòu)思,該構(gòu)思中的權(quán)重視上下文而定，而不是固定的。A、自增加B、自循環(huán)C、自遞歸D、自減少正確答案：B答案解析：長短期記憶LSTM的核心貢獻(xiàn)是引入了自循環(huán)的巧妙構(gòu)思，該構(gòu)思中的權(quán)重視上下文而定，而不是固定的。自循環(huán)使得LSTM能夠更好地處理序列中的長期依賴關(guān)系，通過控制信息的流動和記憶，提高了對復(fù)雜時間序列數(shù)據(jù)的建模能力。11.（）采用多種樂器的音頻數(shù)據(jù)，可融合多種國家、樂曲風(fēng)格和樂器音色的特征，創(chuàng)作音樂作品。A、XLNetB、GoogleNetC、MuseNetD、AlexNet正確答案：C答案解析：MuseNet是OpenAI研發(fā)的一種基于Transformer架構(gòu)的模型，它可以采用多種樂器的音頻數(shù)據(jù)，融合多種國家、樂曲風(fēng)格和樂器音色的特征來創(chuàng)作音樂作品。而XLNet、GoogleNet、AlexNet主要用于自然語言處理、圖像識別等領(lǐng)域，并非專門用于音樂創(chuàng)作。12.代碼arr1=np.array（[[1,2,3],[4,5,6]]）;print（（arr1**2）[1,1]）的輸出是（）？A、5B、25C、6D、26正確答案：B答案解析：首先，計算arr1**2，得到[[1,4,9],[16,25,36]]。然后，訪問[1,1]位置的元素，即25。所以輸出結(jié)果25大于25是錯誤的，大于25的選項為正確答案。13.在CNN中，梯度下降法的作用是（）。A、線性變換B、非線性變換C、求函數(shù)最小值D、加速訓(xùn)練正確答案：C答案解析：梯度下降法是一種優(yōu)化算法，其主要作用是通過迭代更新模型的參數(shù)，使得損失函數(shù)的值不斷減小，最終找到損失函數(shù)的最小值，從而確定最優(yōu)的模型參數(shù)。線性變換和非線性變換一般不是梯度下降法的直接作用；加速訓(xùn)練通常是一些優(yōu)化策略或技術(shù)如隨機梯度下降等帶來的效果，而不是梯度下降法本身的直接作用。14.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中，每個神經(jīng)元會完成若干功能，下面哪個功能不是神經(jīng)元所能夠完成的功能A、對加權(quán)累加信息進(jìn)行非線性變化（通過激活函數(shù)）B、向前序相鄰神經(jīng)元反饋加權(quán)累加信息C、將加權(quán)累加信息向后續(xù)相鄰神經(jīng)元傳遞D、對前序相鄰神經(jīng)元所傳遞信息進(jìn)行加權(quán)累加正確答案：B答案解析：神經(jīng)元主要是接收前序相鄰神經(jīng)元傳遞的信息，進(jìn)行加權(quán)累加、非線性變化后傳遞給后續(xù)相鄰神經(jīng)元，一般不會向前序相鄰神經(jīng)元反饋加權(quán)累加信息。15.以下機器學(xué)習(xí)中，在數(shù)據(jù)預(yù)處理時，不需要考慮歸一化處理的是：（）A、logistic回歸B、SVMC、樹形模型D、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正確答案：C答案解析：樹形模型在數(shù)據(jù)預(yù)處理時通常不需要考慮歸一化處理。因為樹形模型（如決策樹、隨機森林等）對數(shù)據(jù)的尺度不敏感，其分裂節(jié)點的依據(jù)是特征的信息增益或其他基于數(shù)據(jù)分布的統(tǒng)計量，數(shù)據(jù)的尺度不會影響模型的決策規(guī)則和性能。而logistic回歸、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型通常需要進(jìn)行歸一化處理，以提高模型的訓(xùn)練效率和收斂速度，防止梯度消失或爆炸等問題。16.二分搜索算法是利用（）實現(xiàn)的算法。A、回溯法B、動態(tài)規(guī)劃法C、貪心法D、分治策略正確答案：D答案解析：二分搜索算法是將一個有序數(shù)組分成兩部分，通過比較目標(biāo)值與中間元素的大小，不斷縮小搜索范圍，最終找到目標(biāo)值或確定目標(biāo)值不存在。這是典型的分治策略的應(yīng)用，將一個大問題分解成若干個小問題來解決。動態(tài)規(guī)劃法通常用于解決最優(yōu)子結(jié)構(gòu)問題；貪心法是在每一步選擇中都采取當(dāng)前狀態(tài)下的最優(yōu)策略；回溯法是一種通過嘗試所有可能的解來找到問題解決方案的算法，均不符合二分搜索算法的特點。17.下列哪個函數(shù)不可以做激活函數(shù)？A、y=tanh(x)B、y=sin(x)C、y=max(x,0)D、y=2x正確答案：D答案解析：函數(shù)\(y=2x\)不滿足激活函數(shù)的性質(zhì)。激活函數(shù)需要是非線性函數(shù)，以便增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型復(fù)雜度和表達(dá)能力。而\(y=2x\)是線性函數(shù)，它不能引入非線性變化，所以不能作為激活函數(shù)。選項[A]中的\(tanh(x)\)是雙曲正切函數(shù)，是常用的激活函數(shù)之一；選項[B]中的\(sin(x)\)也是非線性函數(shù)；選項[C]中的\(max(x,0)\)即ReLU函數(shù)，是很流行的激活函數(shù)。18.基于統(tǒng)計的異常點檢測算法不包括A、簡單統(tǒng)計分析B、基于正態(tài)分布的異常點檢測算法C、3δ原則D、基于距離的異常點檢測算法正確答案：B19.使用似然函數(shù)的目的是什么（）A、求解目標(biāo)函數(shù)B、得到最優(yōu)數(shù)據(jù)樣本C、找到最合適數(shù)據(jù)的參數(shù)D、改變目標(biāo)函數(shù)分布正確答案：C答案解析：似然函數(shù)的目的是找到最合適數(shù)據(jù)的參數(shù)。似然函數(shù)衡量的是在給定參數(shù)值下，觀測到當(dāng)前數(shù)據(jù)樣本的可能性大小。通過調(diào)整參數(shù)，使得似然函數(shù)的值最大，從而找到最能解釋觀測數(shù)據(jù)的參數(shù)值。它不是直接求解目標(biāo)函數(shù)（A選項錯誤），也不是為了得到最優(yōu)數(shù)據(jù)樣本（B選項錯誤），更不是改變目標(biāo)函數(shù)分布（D選項錯誤）。20.下列哪一個不是無約束算法。A、梯度下降法B、擬牛頓法C、啟發(fā)式優(yōu)化方法D、EM算法正確答案：D答案解析：EM算法主要用于含有隱變量的概率模型參數(shù)估計等，不是無約束優(yōu)化算法，它有其特定的應(yīng)用場景和迭代過程。而梯度下降法、擬牛頓法是常見的無約束優(yōu)化算法，通過不斷迭代尋找函數(shù)最小值。啟發(fā)式優(yōu)化方法也是用于求解優(yōu)化問題的一類方法，很多時候用于無約束優(yōu)化場景。21.對不具備泛化能力的規(guī)則轉(zhuǎn)變?yōu)楦话愕囊?guī)則的最基礎(chǔ)的技術(shù)為(___)A、最小一般特化B、最小一般泛化C、最大一般特化D、最大一般泛化正確答案：B22.下列哪種機器學(xué)習(xí)算法不需要歸一化處理？（）A、DecisionTreeB.SVMB、KmeansC、LogisticRegression正確答案：A答案解析：決策樹（DecisionTree）是一種基于樹結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策的機器學(xué)習(xí)算法。它在構(gòu)建決策樹的過程中，主要依據(jù)數(shù)據(jù)的特征和類別信息進(jìn)行劃分，對數(shù)據(jù)的具體數(shù)值分布并不敏感，因此不需要進(jìn)行歸一化處理。而SVM（支持向量機）、Kmeans（K均值聚類算法）、LogisticRegression（邏輯回歸）等算法，在處理數(shù)據(jù)時，為了提高模型的性能、收斂速度以及避免某些特征對模型的影響過大等，通常需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。23.關(guān)于精度與錯誤率的說法中錯誤的是()。A、精度與錯誤率的和為1B、精度與錯誤率都可以反映模型的好壞C、精度與錯誤率都可以用概率密度函數(shù)表示D、精度是評價模型的唯一標(biāo)準(zhǔn)正確答案：D答案解析：精度不是評價模型的唯一標(biāo)準(zhǔn)，還有召回率、F1值等多種指標(biāo)可以用來綜合評價模型，所以選項D說法錯誤。選項A，精度與錯誤率的和確實為1；選項B，精度與錯誤率都能在一定程度上反映模型的好壞；選項C，精度與錯誤率在一些概率模型場景下是可以用概率密度函數(shù)表示的。24.關(guān)于bagging下列說法錯誤的是：（）A、各基分類器之間有較強依賴，不可以進(jìn)行并行訓(xùn)練。B、最著名的算法之一是基于決策樹基分類器的隨機森林。C、當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)量較少時，子集之間可能有重疊。D、為了讓基分類器之間互相獨立，需要將訓(xùn)練集分為若干子集。正確答案：A答案解析：bagging中各基分類器之間相互獨立，可進(jìn)行并行訓(xùn)練，A選項說法錯誤；隨機森林是基于決策樹基分類器的著名bagging算法，B選項正確；當(dāng)訓(xùn)練樣本數(shù)量較少時，子集之間可能會有重疊，C選項正確；為使基分類器相互獨立，需將訓(xùn)練集分為若干子集，D選項正確。25.關(guān)于支持向量機，哪項說法不正確（）A、支持向量機可以用于處理二分類及多分類問題B、支持向量機只能用于線性可分的分類問題C、支持向量機可用于回歸問題D、核函數(shù)的選擇對支持向量機的性能影響較大正確答案：B答案解析：支持向量機不僅可以用于線性可分的分類問題，對于線性不可分的情況也有有效的處理方法，比如通過核函數(shù)將低維空間的數(shù)據(jù)映射到高維空間使其變得線性可分，所以選項B說法不正確。選項A，支持向量機確實可用于處理二分類及多分類問題；選項C，支持向量機也可用于回歸問題；選項D，核函數(shù)的選擇對支持向量機的性能影響較大，不同的核函數(shù)適用于不同的數(shù)據(jù)集和問題場景。26.語音是一種典型的（）數(shù)據(jù)。A、有結(jié)構(gòu)序列B、無結(jié)構(gòu)序列C、無結(jié)構(gòu)無序列D、有結(jié)構(gòu)無序列正確答案：B答案解析：語音數(shù)據(jù)通常是沒有明確結(jié)構(gòu)順序的，是典型的無結(jié)構(gòu)序列數(shù)據(jù)。語音由一系列連續(xù)的音頻信號組成，不像結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)那樣有固定的格式和順序，所以屬于無結(jié)構(gòu)序列數(shù)據(jù)。27.在深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)中，反向傳播算法用于尋求最優(yōu)參數(shù)，在反向傳播算法中使用的什么法則進(jìn)行逐層求導(dǎo)的?A、累加法則B、歸一法則C、鏈?zhǔn)椒▌tD、對等法則正確答案：C答案解析：反向傳播算法中使用鏈?zhǔn)椒▌t進(jìn)行逐層求導(dǎo)。鏈?zhǔn)椒▌t是復(fù)合函數(shù)求導(dǎo)的重要法則，在深度學(xué)習(xí)的反向傳播過程中，通過鏈?zhǔn)椒▌t可以將損失函數(shù)對最終輸出的導(dǎo)數(shù)，逐步反向傳播到網(wǎng)絡(luò)的每一層，從而計算出損失函數(shù)對每一層參數(shù)的梯度，進(jìn)而用于更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)以尋求最優(yōu)解。28.下面哪個技術(shù)跟中文分詞無關(guān)（）：A、詞性標(biāo)注B、未登錄詞識別C、槽位填充D、詞語消歧正確答案：C答案解析：詞語消歧、詞性標(biāo)注、未登錄詞識別都與中文分詞密切相關(guān)。詞語消歧要基于分詞結(jié)果來確定詞的準(zhǔn)確含義；詞性標(biāo)注是在分詞后的基礎(chǔ)上對每個詞標(biāo)注詞性；未登錄詞識別也是在分詞過程中處理那些未在詞典中的詞。而槽位填充是在語義理解和信息抽取等任務(wù)中，根據(jù)句子的語義結(jié)構(gòu)將相關(guān)信息填入特定的槽位，與中文分詞本身沒有直接關(guān)系。29.在一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，下面哪種方法可以用來處理過擬合？A、DropoutB、分批歸一化(BatchNormalization)C、正則化(regularization)D、都可以正確答案：D答案解析：過擬合是指模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測試集上表現(xiàn)較差的現(xiàn)象。Dropout是一種常用的防止過擬合的方法，它通過在訓(xùn)練過程中隨機丟棄一些神經(jīng)元來減少模型的復(fù)雜度。分批歸一化（BatchNormalization）可以加速模型收斂，減少梯度消失或爆炸的問題，同時也有助于防止過擬合。正則化是一種通過在損失函數(shù)中加入懲罰項來限制模型復(fù)雜度的方法，也可以有效地防止過擬合。因此，以上三種方法都可以用來處理過擬合。30.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，要求輸入尺寸必須固定的層是？（）A、卷積層B、全連接層C、池化層D、以上都不是正確答案：B答案解析：在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，全連接層要求輸入尺寸必須固定。卷積層和池化層對輸入尺寸沒有嚴(yán)格要求，輸入尺寸可以不同。全連接層的輸入需要是固定長度的向量，所以需要輸入尺寸固定。31.下列關(guān)于特征選擇的說法錯誤的是(___)A、可以減輕維數(shù)災(zāi)難問題B、可以提高特征關(guān)聯(lián)性C、可以降低學(xué)習(xí)任務(wù)的難度D、特征選擇和降維具有相似的動機正確答案：B答案解析：特征選擇旨在從原始特征中挑選出最相關(guān)、最具代表性的特征子集，其目的并非提高特征關(guān)聯(lián)性，而是去除無關(guān)或冗余特征。特征選擇能夠減輕維數(shù)災(zāi)難問題，降低學(xué)習(xí)任務(wù)的難度，并且和降維具有相似的動機，都是為了讓模型更好地學(xué)習(xí)和泛化。32.Inception模塊采用（）的設(shè)計形式，每個支路使用（）大小的卷積核。A、多通路，相同B、單通路，不同C、多通路，不同D、單通路，相同正確答案：C33.如果我們希望預(yù)測n個類（p1，p2...pk）的概率使得所有n的p的和等于1，那么下列哪個函數(shù)可以用作輸出層中的激活函數(shù)？A、ReLuB、SoftmaxC、SigmoidD、Tanh正確答案：B答案解析：Softmax函數(shù)是用于多分類問題中，將輸出結(jié)果轉(zhuǎn)換為概率分布，使得所有概率之和為1，符合預(yù)測n個類的概率且概率和為1的要求。ReLu函數(shù)是線性整流函數(shù)，Sigmoid函數(shù)常用于二分類問題輸出概率，Tanh函數(shù)是雙曲正切函數(shù)，它們都不滿足該條件。34.隨著集成中個體分類器（相互獨立）數(shù)目T的增大，集成的錯誤率將呈(___)_下降，最終趨向于零A、對數(shù)級B、線性級C、指數(shù)級D、平方級正確答案：B35.哪種聚類方法采用概率模型來表達(dá)聚類（）A、K-meansB、LVQC、DBSCAND、高斯混合聚類正確答案：D答案解析：高斯混合聚類是基于概率模型的聚類方法，它假設(shè)數(shù)據(jù)是由多個高斯分布混合而成，通過估計每個高斯分布的參數(shù)來進(jìn)行聚類。K-means是基于距離的聚類方法；LVQ是學(xué)習(xí)向量量化聚類算法；DBSCAN是基于密度的空間聚類算法，它們都不是基于概率模型的。36.YOLOv3網(wǎng)格數(shù)為輸出特征圖[N,C,H,W]的（）A、CB、C*HC、H*WD、nan正確答案：C37.在數(shù)據(jù)挖掘中，比較成熟的預(yù)測算法包括Logistic回歸模型、（）、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等A、線性回歸B、時間序列C、灰色模型D、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)正確答案：D答案解析：在數(shù)據(jù)挖掘中，比較成熟的預(yù)測算法有多種。Logistic回歸模型主要用于二分類問題；決策樹是基于樹結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策的算法；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿人類神經(jīng)系統(tǒng)的計算模型；貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是基于概率推理的圖形化網(wǎng)絡(luò)，它結(jié)合了概率論和圖論的知識，能夠處理不確定性和復(fù)雜的因果關(guān)系，也是比較成熟的預(yù)測算法之一。而線性回歸主要用于預(yù)測連續(xù)型變量；時間序列側(cè)重于分析隨時間變化的數(shù)據(jù)規(guī)律；灰色模型適用于處理貧信息的小樣本數(shù)據(jù)。相比之下，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)更符合題意。38.圖像分類任務(wù)是一個計算量較大的任務(wù)，下面描述正確的是：①.不要使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)②.盡量使用GPU加速運算③.盡量使用前人探索的有成功經(jīng)驗的經(jīng)典的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)④.盡量自己重新設(shè)計編寫網(wǎng)絡(luò)，不要照搬別人的網(wǎng)絡(luò)A、①③B、①②③C、②③D、①②正確答案：C答案解析：1.圖像分類任務(wù)計算量較大，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像分類等領(lǐng)域有著強大的能力和優(yōu)勢，能取得很好的效果，所以①不要使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)是錯誤的。2.GPU具有強大的并行計算能力，可以顯著加速深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和推理過程，對于計算量較大的圖像分類任務(wù)，盡量使用GPU加速運算能提高效率，②正確。3.前人探索的有成功經(jīng)驗的經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，經(jīng)過了實踐檢驗，性能有一定保障，使用它們可以減少研發(fā)成本和風(fēng)險，③正確。4.自己重新設(shè)計編寫網(wǎng)絡(luò)難度較大，且不一定能比經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)取得更好的效果，而照搬別人成熟的網(wǎng)絡(luò)是可行的做法，④錯誤。綜上，②③正確，答案選C。39.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)于全連接網(wǎng)絡(luò)的一個原因是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)了權(quán)值共享，那么權(quán)值共享的好處有：①.模型參數(shù)變少②.運算速度變快③.占用內(nèi)存少④.所有權(quán)值都共享同一個值A(chǔ)、①③④B、①②③C、①③④D、①②④正確答案：B答案解析：權(quán)值共享使得模型中相同的參數(shù)可以在不同的位置重復(fù)使用，這樣模型的參數(shù)數(shù)量會減少，①正確；參數(shù)數(shù)量減少會使運算量降低，從而運算速度變快，②正確；由于參數(shù)數(shù)量減少，占用的內(nèi)存也會相應(yīng)減少，③正確；權(quán)值共享并不是所有權(quán)值都共享同一個值，而是在不同位置共享相同的參數(shù)設(shè)置，④錯誤。所以權(quán)值共享的好處有①②③，答案選B。40.關(guān)于主成分分析PCA說法不正確的是A、我們必須在使用PCA前規(guī)范化數(shù)據(jù)B、我們應(yīng)該選擇使得模型有最大variance的主成分C、我們應(yīng)該選擇使得模型有最小variance的主成分D、我們可以使用PCA在低緯度上做數(shù)據(jù)可視化正確答案：C答案解析：主成分分析（PCA）的目的是選擇能使模型有最大方差的主成分，而不是最小方差的主成分。在使用PCA前通常需要規(guī)范化數(shù)據(jù)，這樣可以避免不同特征尺度對結(jié)果的影響。PCA可以用于在低維度上進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化，通過將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換到低維空間，能更直觀地展示數(shù)據(jù)的分布和結(jié)構(gòu)。41.半監(jiān)督支持向量機中最著名的是TSVM（TransductiveSupportVectorMachine）。與標(biāo)準(zhǔn)SVM一樣，TSVM也是針對(___)問題的學(xué)習(xí)方法？A、分類B、回歸C、聚類D、二分類正確答案：D答案解析：TSVM是半監(jiān)督支持向量機中著名的算法，它和標(biāo)準(zhǔn)SVM一樣，主要用于解決二分類問題。在二分類任務(wù)中，TSVM利用少量有標(biāo)注數(shù)據(jù)和大量無標(biāo)注數(shù)據(jù)來構(gòu)建分類模型，以提高分類性能。42.A*搜索算法何時是最優(yōu)的？（）A、到目標(biāo)結(jié)點的耗散是一個可采納啟發(fā)式B、到目標(biāo)結(jié)點的耗散可任意選擇C、不存在求解問題的最優(yōu)的a*搜索算法D、以上描述都不對正確答案：A答案解析：A*搜索算法在到目標(biāo)結(jié)點的耗散是一個可采納啟發(fā)式時是最優(yōu)的?？刹杉{啟發(fā)式是指啟發(fā)函數(shù)估計的代價總是小于或等于從當(dāng)前節(jié)點到目標(biāo)節(jié)點的實際最小代價。當(dāng)滿足這個條件時，A*搜索算法能夠保證找到最優(yōu)解路徑。選項B中到目標(biāo)結(jié)點的耗散可任意選擇顯然無法保證最優(yōu)；選項C與事實不符，存在最優(yōu)的A*搜索算法情況。所以答案是A。43.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，假設(shè)輸入是一個32*32*3的圖像，3表示RGB三通道，卷積核的結(jié)構(gòu)是5*5*3，共6個不同的卷積核，一個卷積核產(chǎn)生一個featuremap，則輸出的featuremap矩陣的結(jié)構(gòu)是（）。A、27*27*3B、28*28*3C、27*27*6D、28*28*6正確答案：D答案解析：在使用卷積核對圖像進(jìn)行卷積操作時，計算輸出特征圖大小的公式為：輸出特征圖的寬度=（輸入圖像寬度-卷積核寬度）/步長+1；輸出特征圖的高度=（輸入圖像高度-卷積核高度）/步長+1。在本題中，輸入圖像是32*32*3，卷積核是5*5*3，步長通常默認(rèn)為1。那么輸出特征圖的寬度=（32-5）/1+1=28，輸出特征圖的高度=（32-5）/1+1=28。又因為有6個不同的卷積核，所以會產(chǎn)生6個不同的特征圖，即輸出的featuremap矩陣結(jié)構(gòu)是28*28*6。二、多選題（共24題，每題1分，共24分）1.如果深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)了梯度消失或梯度爆炸問題我們常用的解決方法為A、梯度剪切B、隨機欠采樣C、使用Relu激活函數(shù)D、正則化正確答案：ACD答案解析：梯度剪切是一種常用的解決梯度爆炸問題的方法，它通過限制梯度的大小來避免梯度值過大。Relu激活函數(shù)有助于緩解梯度消失問題，因為它在正向傳播時不會飽和，能夠讓梯度更有效地傳播。正則化可以防止模型過擬合，間接有助于緩解梯度消失或梯度爆炸問題。而隨機欠采樣主要是用于數(shù)據(jù)不平衡處理，與梯度消失或梯度爆炸問題無關(guān)。2.下列可用于隱馬爾可夫預(yù)測的算法是（）。A、維特比算法B、Baum-Welch算法C、前向-后向算法D、擬牛頓法正確答案：ABCD3.以下技術(shù)，BERT使用的包括哪些？（）A、TransformerB、Sel-Attention模塊C、RNN循環(huán)連接D、文本卷積正確答案：AB答案解析：BERT模型基于Transformer架構(gòu)，同時也運用了Self-Attention模塊。它摒棄了傳統(tǒng)的RNN循環(huán)連接方式，文本卷積也不是其主要使用的技術(shù)。4.深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程包括：自下而上的（）和自頂向下的（）。A、半監(jiān)督學(xué)習(xí)B、無監(jiān)督學(xué)習(xí)C、監(jiān)督學(xué)習(xí)D、強化學(xué)習(xí)正確答案：BC答案解析：深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程包括自下而上的無監(jiān)督學(xué)習(xí)和自頂向下的監(jiān)督學(xué)習(xí)。無監(jiān)督學(xué)習(xí)可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在模式和結(jié)構(gòu)，為后續(xù)的監(jiān)督學(xué)習(xí)提供基礎(chǔ)特征表示等；監(jiān)督學(xué)習(xí)則利用有標(biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，以實現(xiàn)對新數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確分類或預(yù)測等任務(wù)。5.深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測算法比傳統(tǒng)方法的優(yōu)勢（）A、算法適應(yīng)性強B、更好的平衡精度C、可遷移學(xué)習(xí)D、數(shù)據(jù)需求少正確答案：ABC答案解析：1.**算法適應(yīng)性強**：深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測算法能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的特征表示，對不同場景、不同類型的目標(biāo)具有更強的適應(yīng)性。相比傳統(tǒng)方法，傳統(tǒng)方法往往需要針對特定問題手工設(shè)計特征和模型結(jié)構(gòu)，適應(yīng)性較差。例如在復(fù)雜背景下的目標(biāo)檢測，深度學(xué)習(xí)算法能更好地處理各種干擾因素，準(zhǔn)確檢測出目標(biāo)，而傳統(tǒng)方法可能會受到較大影響。2.**更好的平衡精度**：深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測算法通過大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練，可以在精度和召回率之間取得較好的平衡。傳統(tǒng)方法在某些情況下可能會側(cè)重于某一方面而導(dǎo)致整體性能不佳。深度學(xué)習(xí)算法通過不斷優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和損失函數(shù)等，可以更精準(zhǔn)地定位和識別目標(biāo)，提高檢測的精度。3.**可遷移學(xué)習(xí)**：深度學(xué)習(xí)模型在大規(guī)模數(shù)據(jù)上預(yù)訓(xùn)練后，可以將學(xué)到的特征遷移到其他相關(guān)任務(wù)中，大大減少了新任務(wù)的訓(xùn)練時間和數(shù)據(jù)需求。傳統(tǒng)方法通常難以實現(xiàn)這種有效的遷移學(xué)習(xí)。例如在不同的目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集上，基于深度學(xué)習(xí)的預(yù)訓(xùn)練模型可以快速調(diào)整適應(yīng)新的數(shù)據(jù)集，而傳統(tǒng)方法則需要從頭開始設(shè)計和訓(xùn)練模型。深度學(xué)習(xí)通常需要大量的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型以學(xué)習(xí)到有效的特征表示，所以選項D是錯誤的，深度學(xué)習(xí)目標(biāo)檢測算法數(shù)據(jù)需求多，而不是少。6.以下哪些操作常被用于目標(biāo)檢測的骨干網(wǎng)絡(luò)：A、分組卷積B、深度可分離卷積C、轉(zhuǎn)置卷積D、池化正確答案：ABD答案解析：分組卷積通過將輸入通道分組進(jìn)行卷積操作，能在不顯著增加計算量的情況下提升網(wǎng)絡(luò)性能，常用于骨干網(wǎng)絡(luò)；深度可分離卷積是一種高效的卷積方式，可大幅減少計算量，常被應(yīng)用于骨干網(wǎng)絡(luò)；池化操作如最大池化、平均池化等，能降低特征圖尺寸，保留主要特征，是骨干網(wǎng)絡(luò)中常用的操作；轉(zhuǎn)置卷積主要用于上采樣等操作，而非骨干網(wǎng)絡(luò)本身，所以不選C。7.下列哪些開發(fā)包，已包含一些常用的機器學(xué)習(xí)算法？（）A、sklearnB、xgboostC、lightgbmD、numpy正確答案：ABC答案解析：sklearn是一個常用的機器學(xué)習(xí)開發(fā)包，包含了眾多常用的機器學(xué)習(xí)算法。xgboost是一個高效的梯度提升框架，有許多實用的算法。lightgbm也是一個快速、高效的梯度提升框架，包含了一些常用算法。而numpy主要是用于科學(xué)計算的基礎(chǔ)庫，側(cè)重于數(shù)值計算，不包含常用的機器學(xué)習(xí)算法。8.完整的CNN架構(gòu)除了輸入及輸出外還包含哪些層()A、全連接層B、隱藏層C、卷積層D、池化層正確答案：ACD答案解析：全連接層可以作為CNN架構(gòu)中的一部分，用于將卷積層和池化層提取的特征進(jìn)行整合和分類；卷積層是CNN的核心組成部分，通過卷積核提取圖像特征；池化層用于對卷積層的輸出進(jìn)行下采樣，減少數(shù)據(jù)量并保留主要特征。而隱藏層是一個比較寬泛的概念，不是CNN架構(gòu)特有的明確組成部分，在該題情境下不選。9.一個好的學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型應(yīng)該是（)。A、模型應(yīng)該簡單(防止過擬合)；B、在訓(xùn)練時最小化錯誤率(提高在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率)C、可以利用已知的數(shù)據(jù)特性，例如稀疏、低秩等D、將模型函數(shù)正則化正確答案：ABCD答案解析：選項A，簡單的模型能防止過擬合，使模型具有更好的泛化能力；選項B，在訓(xùn)練時最小化錯誤率能提高模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率，這是模型訓(xùn)練的一個重要目標(biāo)；選項C，利用已知數(shù)據(jù)特性有助于構(gòu)建更貼合數(shù)據(jù)的模型；選項D，將模型函數(shù)正則化可以防止模型過擬合，提高模型的穩(wěn)定性和泛化能力。這四個方面對于一個好的學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型來說都是很重要的。10.NLP中字、詞的one-hot表示:把每個詞表示為一個長向量。這個向量的維度是詞表大小，向量中只有一個維度的值為（），其余維度為（），這個維度就代表了當(dāng)前的詞。A、2B、1C、0D、3正確答案：BC11.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，不同層具有不同的功能，可以起到降維作用的是以下哪一層?A、池化層B、卷積層C、全連接層D、輸入層正確答案：ABC12.LibraRCNN從（）幾個角度論證并增強了兩階段檢測模型A、FPN特征B、RPN結(jié)構(gòu)C、正負(fù)樣本采樣D、Loss正確答案：ACD13.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多，就會產(chǎn)生什么效果（）A、算法精度提升B、參數(shù)越多C、梯度消失風(fēng)險越大D、計算時間越長正確答案：ABCD答案解析：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)越多，一方面可能會提升算法精度，使得模型能夠?qū)W習(xí)到更復(fù)雜的模式和特征；另一方面會增大梯度消失的風(fēng)險，導(dǎo)致訓(xùn)練困難；計算時間會變長，因為需要更多的計算資源來處理各層的運算；同時參數(shù)也會越多，增加了模型的復(fù)雜度和訓(xùn)練難度。14.下列哪些包是圖像處理時常用的？（）A、matplotlibB、numpyC、opencvD、gensim正確答案：ABC答案解析：1.**numpy**：-numpy是Python中用于科學(xué)計算的基礎(chǔ)庫。在圖像處理中，它提供了高效的多維數(shù)組對象以及大量的數(shù)學(xué)函數(shù)，用于對圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲、操作和計算。例如，可以使用numpy數(shù)組來表示圖像的像素數(shù)據(jù)，方便進(jìn)行各種數(shù)學(xué)運算，如矩陣運算等，所以是圖像處理常用的包。2.**opencv**：-OpenCV是一個基于BSD許可（開源）發(fā)行的跨平臺計算機視覺和機器學(xué)習(xí)軟件庫。它提供了各種圖像處理和計算機視覺算法，如圖像濾波、特征提取、目標(biāo)檢測、圖像分割等功能，是圖像處理領(lǐng)域非常強大且常用的庫。3.**gensim**：-gensim主要用于主題建模、文檔相似度計算等自然語言處理任務(wù)，與圖像處理沒有直接關(guān)系，所以不是圖像處理常用的包。4.**matplotlib**：-matplotlib是Python中最常用的數(shù)據(jù)可視化庫之一。在圖像處理中，它可以用于將處理后的圖像進(jìn)行可視化展示，幫助我們直觀地理解圖像處理的結(jié)果，所以也是圖像處理常用的包。15.除了問題本身的定義之外，使用問題特定知識的搜索策略被認(rèn)為是A、無信息搜索B、二元搜索C、有信息搜索D、啟發(fā)式搜索正確答案：CD16.強化學(xué)習(xí)問題的三種方法分別是（）A、基于價值（value-based）B、基于策略（policy-based）C、基于模型（model-based）D、nan正確答案：ABC答案解析：強化學(xué)習(xí)問題的三種方法分別是基于價值（value-based）、基于策略（policy-based）、基于模型（model-based）?；趦r值的方法通過學(xué)習(xí)狀態(tài)價值函數(shù)或動作價值函數(shù)來指導(dǎo)決策；基于策略的方法直接學(xué)習(xí)策略；基于模型的方法則是學(xué)習(xí)環(huán)境的模型來輔助決策。17.關(guān)于樸素貝葉斯分類器說法正確的是（）。A、相關(guān)屬性可能會降低樸素貝葉斯分類器的性能B、面對孤立的噪聲點，樸素貝葉斯分類器是健壯的C、樸素貝葉斯分類器假設(shè)每個屬性獨立地對分類結(jié)果發(fā)生影響D、面對無關(guān)屬性，樸素貝葉斯分類器是健壯的正確答案：ABCD18.非線性核SVM研究重點是設(shè)計快速近似算法，包括（）A、低秩逼近B、采樣C、隨機分布D、隨機傅里葉特征正確答案：ABD19.下列有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法中可解決分類問題的算法有A、隨機森林B、支持向量機C、邏輯回歸D、線性回歸正確答案：ABC答案解析：線性回歸主要用于解決回歸問題，預(yù)測連續(xù)型變量的值。邏輯回歸用于解決二分類問題，通過對輸入特征進(jìn)行線性組合，然后經(jīng)過邏輯函數(shù)轉(zhuǎn)換得到概率值，從而進(jìn)行分類決策。支持向量機可以用于分類和回歸等問題，在分類中能找到最優(yōu)的分類超平面來區(qū)分不同類別。隨機森林是一種基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，可用于分類和回歸任務(wù)，通過構(gòu)建多個決策樹并綜合它們的結(jié)果來進(jìn)行分類決策。所以可解決分類問題的算法有邏輯回歸、支持向量機和隨機森林。20.深度卷積網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)中，通常有多個順序連接的層，下面描述正確的有A、池化層主要用于降低特征圖的分辨率B、通常在卷積層之后會增加池化層，有時卷積層后面也可能不跟池化層C、非線性激活層可以完成非線性變換D、度卷積網(wǎng)絡(luò)中，卷積層是必須的，但是全連接層可有可無正確答案：ABC21.VGG從（）角度改進(jìn)了之前的圖像分類網(wǎng)絡(luò)？GoogLeNet從（）角度改進(jìn)了之前的圖像分類網(wǎng)絡(luò)？ResNet從（）角度改進(jìn)了之前的圖像分類網(wǎng)絡(luò)？A、增加網(wǎng)絡(luò)深度B、輕量化網(wǎng)絡(luò)模型C、增加網(wǎng)絡(luò)寬度D、改善網(wǎng)絡(luò)退化現(xiàn)象正確答案：ACD22.以下屬于優(yōu)化器的是A、AdamB、SGDC、MomentumD、lr正確答案：ABC答案解析：Adam、SGD、Momentum都屬于優(yōu)化器。Adam是自適應(yīng)矩估計優(yōu)化器，它結(jié)合了Adagrad善于處理稀疏梯度和RMSProp善于處理非平穩(wěn)目標(biāo)的優(yōu)點；SGD是隨機梯度下降優(yōu)化器，是最基本的優(yōu)化算法；Momentum是帶動量的隨機梯度下降優(yōu)化器，它模擬了物理中的慣性，能夠加快收斂速度。而lr通常指學(xué)習(xí)率，它是優(yōu)化器中的一個超參數(shù)，不是優(yōu)化器本身。23.在某神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱層輸出中，包含0.75，那么該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用的激活函數(shù)可能是（）A、tanhB、reluC、sigmoid正確答案：ABC24.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特點和優(yōu)越性主要表現(xiàn)在（）。A、自學(xué)習(xí)功能B、自動識別功能C、聯(lián)想存儲功能D、高速尋找優(yōu)化解的能力正確答案：ACD三、判斷題（共36題，每題1分，共36分）1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的注意力機制受到人類視覺中注意力的啟發(fā)，即人類視覺注意力能夠聚焦到圖像的特定區(qū)域，并在這個區(qū)域有非常低的分辨率，而在其它區(qū)域有較高的分辨率。A、正確B、錯誤正確答案：B2.對于Word2vec的2個基礎(chǔ)算法，每次梯度更新只能優(yōu)化一個向量且softmax里的指數(shù)求和操作計算量太大，一般使用比較高效的負(fù)采樣算法。A、正確B、錯誤正確答案：A3.決策樹分類器的假設(shè)空間VC維可以為無窮大A、正確B、錯誤正確答案：A4.訓(xùn)練CNN時，可以對輸入進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、平移、縮放（增強數(shù)據(jù)）等預(yù)處理提高模型泛化能力A、正確B、錯誤正確答案：A5.當(dāng)在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中加入池化層(poolinglayer)時，變換的不變性會被保留A、正確B、錯誤正確答案：A6.可用作數(shù)據(jù)挖掘分析中的關(guān)聯(lián)規(guī)則算法有Apriori算法、FP-Tree算法、K均值法、SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)A、正確B、錯誤正確答案：B7.感知機學(xué)習(xí)算法可以直觀解釋為：當(dāng)一個實例點被誤分類，即位于分離超平面的錯誤一側(cè)時，則調(diào)整模型權(quán)重，使分離超平面向該誤分類點的一側(cè)