2024年《走进人工智能》知识考试题及答案.docx

《2024年《走进人工智能》知识考试题及答案.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2024年《走进人工智能》知识考试题及答案.docx（27页珍藏版）》请在优知文库上搜索。

1、2024年走进人工智能知识考试题及答案一、单选题1.在一个神经网络中，下面（）方法可以用来处理过拟合。A、DropoutB、分批归一化（BatchNormalization）C、正则化（Regularization）D、都可以参考答案：D2 .以下几种模型方法属于判别式模型的有（）。1）混合高斯模型2）条件随机场模型3）区分度训练4）隐马尔科夫模型A、2,3B、3,4C、1,4D、1,2参考答案：A3 .神经网络模型因受人类大脑的启发而得名。神经网络由许多神经元组成，每个神经元接受一个输入，对输入进行处理后给出一个输出。请问下列关于神经元的描述中，哪一项是正确的？A、每个神经元只有一个输入和一

2、个输出B、每个神经元有多个输入和一个输出C、每个神经元有一个输入和多个输出D、每个神经元有多个输入和多个输出E、上述都正确参考答案：E4 .生成对抗网络像是一个博弈系统，生成器生成伪造的样本，判别器判断是真是假，我们理想的结果是（）。A、生成器产生的样本大致相同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、生成器产生的样本不尽相同参考答案：C5 .已知：1）大脑是有很多个叫做神经元的东西构成，神经网络是对大脑的简单的数学表达。2）每一个神经元都有输入、处理函数和输出。3）神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数。4）为了得到最佳的神经网络，我们用梯度下降方

3、法不断更新模型。给定上述关于神经网络的描述，（）什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型？A、加入更多层，使神经网络的深度增加B、有维度更高的数据C、当这是一个图形识别的问题时D、以上都不正确参考答案：A6 .梯度下降算法的正确步骤是什么？D计算预测值和真实值之间的误差2）重复迭代，直至得到网络权重的最佳值3）把输入传入网络，得到输出值4）用随机值初始化权重和偏差5）对每一个产生误差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差A、1,2,3,4,5B、5,4,3,2,1C、3,2,1,5,4D、4,3,1,5,2参考答案：D7 .如果一个模型在测试集上偏差很大，方差很小，则说明该模型（）。A、过拟

4、合B、可能过拟合可能欠拟合C、刚好拟合D、欠拟合参考答案：B8 .假如我们使用非线性可分的SVM目标函数作为最优化对象，我们怎么保证模型线性可分？A、设C=IB、设C=OC、设C二无穷大D、都不对参考答案：C9 .下列哪项关于模型能力（指神经网络模型能拟合复杂函数的能力）的描述是正确的？A、隐藏层层数增加，模型能力可能增加B、DroPOUt的比例增加，模型能力必然增加C、学习率增加，模型能力必然增加D、都不正确参考答案：A10 .输入32X32的图像，用大小5X5的卷积核做步长为1的卷积计算，输出图像的大小是（）。A、28X23B、28X28C、29X29D、23X23参考答案：BIL我们想在

5、大数据集上训练决策树，为了使训练时间更少，我们可以（）。A、增加树的深度B、增加学习率C、减少树的深度D、减少树的数量参考答案：C12 .下列哪部分不是专家系统的组成部分？A、用户B、综合数据库C、推理机D、知识库参考答案：A13 .下列哪个神经网络结构会发生权重共享？A、卷积神经网络B、循环神经网络C、全连接神经网络D、A和B参考答案：D14 .下列哪个不属于常用的文本分类的特征选择算法?A、卡方检验值B、互信息C、信息增益D、主成分分析参考答案：D15 .下列哪个不是人工智能的技术应用领域？A、搜索技术B、数据挖掘C、智能控制D、编译原理参考答案：D16 .Q（s,a）是指在给定状态S的情

6、况下，采取行动a之后，后续的各个状态所能得到的回报（）。A、总和B、最大值C、最小值D、期望值参考答案：D17 .数据科学家可能会同时使用多个算法（模型）进行预测，并且最后把这些算法的结果集成起来进行最后的预测（集成学习），以下对集成学习说法正确的是（）。A、单个模型之间有高相关性B、单个模型之间有低相关性C、在集成学习中使用“平均权重”而不是“投票”会比较好D、单个模型都是用的一个算法参考答案：B18 .以下哪种技术对于减少数据集的维度会更好？A、删除缺少值太多的列B、删除数据差异较大的列C、删除不同数据趋势的列D、都不是参考答案：A19 .在强化学习过程中，学习率越大，表示采用新的尝试得到

7、的结果比例越（），保持旧的结果的比例越（）。A、大，小B、大，大C、小，大D、小，小参考答案：A20 .以下哪种方法不属于特征选择的标准方法？A、嵌入B、过滤C、包装D、抽样参考答案：D21 .要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（）。A、专家系统B、机器学习C、神经网络D、模式识别参考答案：B22 .QTearning算法中，Q函数是OoA、状态-动作值函数B、状态函数C、估值函数D、奖励函数参考答案：A23 .语言模型的参数估计经常使用最大似然估计，面临的一个问题是没有出现的项概率为

8、3这样会导致语言模型的效果不好。为了解决这个问题，需要使用（）。A、平滑B、去噪C、随机插值D、增加白噪音参考答案：A24 .关于Logit回归和SVM不正确的是（）。A、LOgit回归目标函数是最小化后验概率B、Logit回归可以用于预测事件发生概率的大小C、SVM目标是结构风险最小化D、SVM可以有效避免模型过拟合参考答案：A25 .机器翻译属于O领域的应用。A、自然语言处理B、搜索技术C、专家系统D、数据挖掘参考答案：A26 .下列不是SVM核函数的是（）。A、多项式核函数B、Logistic核函数C、径向基核函数D、SigmOid核函数参考答案：B27 .下面哪个决策边界是神经网络生成

9、的？A、AB、BC、CD、DE、以上都有参考答案：E28 .假设在训练中我们突然遇到了一个问题：在几次循环之后，误差瞬间降低。你认为数据有问题，于是你画出了数据并且发现也许是数据的偏度过大造成了这个问题，你打算怎么做来处理这个问题？A、对数据作归一化B、对数据取对数变化C、对数据作主成分分析和归一化D、都不对参考答案：C29 .对于神经网络的说法，下面正确的是（）。D增加神经网络层数，可能会增加测试数据集的分类错误率2）减少神经网络层数，总是能减小测试数据集的分类错误率3）增加神经网络层数，总是能减小训练数据集的分类错误率A、1B、1和3C、1和2D、2参考答案：A30 .如果你正在处理文本数

10、据，使用单词嵌入（Word2vec）表示使用的单词。在单词嵌入中，最终会有1000维。如果想减小这个高维数据的维度，使得相似的词在最邻近的空间中具有相似的含义。在这种情况下，你最有可能选择以下哪种算法？A、t-SNEB、PCAC、LDAD、都不是参考答案：A解析：自然语言处理，作者：刘挺出版社：高等教育出版社31 .当考虑某个具体问题时，你可能只有少量数据来解决这个问题。不过幸运的是你有一个针对类似问题已经预先训练好的神经网络。你可以用下面哪种方法来利用这个预先训练好的网络？A、保留最后一层，将其余层重新训练B、对新数据重新训练整个模型C、只对最后几层进行调参D、对每一层模型进行评估，选择其中

11、的少数来用参考答案：C32 .在一个n维的空间中，最好的检测离群点(OUtIier)的方法是()。A、作正态分布概率图B、作盒形图C、马氏距离D、作散点图参考答案：C33 .在大规模的语料中，挖掘词的相关性是一个重要的问题。以下哪一个信息不能用于确定两个词的相关性？A、互信息B、最大嫡C、卡方检验D、最大似然比参考答案：B34 .基于统计的分词方法为（）。A、正向最大匹配法B、逆向最大匹配法C、最少切分D、条件随机场参考答案：D35 .请选择下面可以应用隐马尔科夫（HMM）模型的数据集（）。A、基因序列数据集B、电影浏览数据集C、股票市场数据集D、所有以上参考答案：D36 .以P（W）表示词条

12、W的概率，假设已知P（南京）=0.8,P（市长）=0.6,P（江大桥）=0.4,P（南京市）=0.3,P（长江大桥）二0.5,在训练语料中未出现的词条概率为0。假设前后两个词的出现是独立的,那么分词结果就是（）。A、南京市*长江*大桥B、南京*市长*江大桥C、南京市长*江大桥D、南京市*长江大桥参考答案：B37 .在训练神经网络时，损失函数在最初的几个epoch时没有下降，可能的原因是（）。A、学习率太低B、正则参数太高C、陷入局部最小值D、以上都有可能参考答案：A38 .以下属于回归算法的优化指标是（）。A、召回率B、混淆矩阵C、均方误差D、准确率参考答案：C39 .假设你使用log-los

13、s函数作为评估标准。下面这些选项，哪些是对作为评估标准的log-loss的正确解释？A、如果分类器对不正确分类结果的置信度高，IOgTOSS会对分类器作出惩罚B、对一个特别的观察而言，分类器为正确的分类结果分配非常小的概率，然后对log-loss的相应分布会非常大C、IOgTOSS越低，模型越好D、以上都是参考答案：D40 .对于一个图像识别问题（在一张照片里找出一只猫），下面哪种神经网络可以更好地解决这个问题？A、循环神经网络B、感知机C、多层感知机D、卷积神经网络参考答案：D二.多选题1.假设我们要解决一个二类分类问题，我们已经建立好了模型，输出是。或1,初始时设阈值为0.5,超过0.5概

14、率估计，就判别为1,否则就判别为0;如果我们现在用另一个大于0.5的阈值，那么现在关于模型说法，正确的是（）。A、模型分类的召回率会降低或不变B、模型分类的召回率会升高C、模型分类准确率会升高或不变D、模型分类准确率会降低参考答案：AC2 .假定目标变量的类别非常不平衡，即主要类别占据了训练数据的99%o现在你的模型在测试集上表现为99%的准确度。那么下面哪一项表述是正确的？A、准确度并不适合于衡量不平衡类别问题B、准确度适合于衡量不平衡类别问题C、精确率和召回率适合于衡量不平衡类别问题D、精确率和召回率不适合于衡量不平衡类别问题参考答案：AC3 .以下哪些激活函数容易产生梯度消失问题？A、 ReLUB、 SoftplusC、 TanhD、 Sigmoid参考答案：CD4 .在粒子群算法中迭代过程的终止条件是什么？A、算法不收敛B、达到最大迭代次数C、找到局部最优解D、全局最优位置满足最小界限参考答案：BD5 .回归模型中存在多重共线性，可以如何解决这个问题？A、去除这两个共线性变量B、我们可以先去除一个共线性变量C、计算方差膨胀因子，采取相应措施D、为了避免损失信息，我们可以使用一些正则化方