人工智能核心算法試題含參考答案一、單選題（共40題，每題1分，共40分）1、問答系統(tǒng)中的NLP技術(shù)，以下描述不正確的是：A、強(qiáng)大的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)（稱為動(dòng)態(tài)內(nèi)存網(wǎng)絡(luò)（DMN））已針對(duì)QA問題進(jìn)行了專門開發(fā)和優(yōu)化。給定輸入序列（知識(shí)）和問題的訓(xùn)練集，它可以形成情節(jié)記憶，并使用它們來(lái)產(chǎn)生相關(guān)答案。B、大多數(shù)NLP問題都可以被視為一個(gè)問題回答問題。范例很簡(jiǎn)單：我們發(fā)出查詢指令，機(jī)器提供響應(yīng)。通過閱讀文檔或一組指令，智能系統(tǒng)應(yīng)該能夠回答各種各樣的問題。C、問答（QA）系統(tǒng)的想法是直接從文檔、對(duì)話、在線搜索和其他地方提取信息，以滿足用戶的信息需求。QA系統(tǒng)不是讓用戶閱讀整個(gè)文檔，而是更喜歡簡(jiǎn)短而簡(jiǎn)潔的答案。D、QA系統(tǒng)相對(duì)獨(dú)立很難與其他NLP系統(tǒng)結(jié)合使用，現(xiàn)有QA系統(tǒng)只能處理對(duì)文本文檔的搜索，尚且無(wú)法從圖片集合中提取信息。正確答案：D2、在K-mean或Knn中，是采用哪種距離計(jì)算方法？A、閔氏距離B、歐式距離C、切比雪夫距離D、曼哈頓距離正確答案：B3、代碼arr3=np.array（[[1,2,3],[4,5,6]]）.transpose（）;print（arr3[1,1]）的輸出結(jié)果是（）？A、4B、5C、3D、2正確答案：B4、對(duì)完成特定任務(wù)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練采用的是監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。在這個(gè)過程中，通過誤差后向傳播來(lái)優(yōu)化調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，請(qǐng)問下面哪個(gè)參數(shù)不是通過誤差后向傳播來(lái)優(yōu)化的A、卷積濾波矩陣中的參數(shù)B、激活函數(shù)中的參數(shù)C、全連接層的鏈接權(quán)重D、模型的隱藏層數(shù)目正確答案：D5、考慮某個(gè)具體問題時(shí)，你可能只有少量數(shù)據(jù)來(lái)解決這個(gè)問題。不過幸運(yùn)的是你有一個(gè)類似問題已經(jīng)預(yù)先訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?？梢杂孟旅婺姆N方法來(lái)利用這個(gè)預(yù)先訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)？A、對(duì)新數(shù)據(jù)重新訓(xùn)練整個(gè)模型B、把除了最后一層外所有的層都凍結(jié)，重新訓(xùn)練最后一層C、對(duì)每一層模型進(jìn)行評(píng)估，選擇其中的少數(shù)來(lái)用D、只對(duì)最后幾層進(jìn)行調(diào)參(finetune)正確答案：D6、人工神經(jīng)元內(nèi)部運(yùn)算包含哪兩個(gè)部分：A、非線性變換和激活變換B、向量變換和標(biāo)量變換C、線性變換和非線性變換D、化學(xué)變換和電變換正確答案：C7、關(guān)于SMO神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)描述錯(cuò)誤的是(___)A、SMO尋優(yōu)目標(biāo)為每個(gè)輸出神經(jīng)元找到合適的權(quán)重；B、將高維輸入數(shù)據(jù)映射到低維空間，保持輸入數(shù)據(jù)在高維空間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；C、輸出層神經(jīng)元以矩陣方式排列在二維空間；D、一種競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)型的無(wú)監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；正確答案：A8、假設(shè)一個(gè)具有3個(gè)神經(jīng)元和輸入為[1,2,3]的簡(jiǎn)單MLP模型。輸入神經(jīng)元的權(quán)重分別為4,5和6。假設(shè)激活函數(shù)是一個(gè)線性常數(shù)值3(激活函數(shù)為：y=3x)。輸出是什么？A、48B、32C、96D、643正確答案：C9、隨機(jī)森林是一種集成學(xué)習(xí)算法，是（）算法的具體實(shí)現(xiàn)。A、DroppingB、StackingC、BoostingD、Bagging正確答案：D10、1x1卷積的主要作用是A、擴(kuò)大感受野B、增大卷積核C、加快卷積運(yùn)算D、通道降維正確答案：D11、（）城市大腦目前已在杭州、蘇州、上海、衢州、澳門、馬來(lái)西亞等城市和國(guó)家落地，覆蓋交通、平安、市政建設(shè)、城市規(guī)劃等領(lǐng)域，是目前全球最大規(guī)模的人工智能公共系統(tǒng)之一。A、阿里云B、浪潮云C、海爾云D、華為云正確答案：A12、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類模型是？A、兩者都屬于B、生成模型C、兩者都不屬于D、判別模型正確答案：D13、DSSM模型的結(jié)構(gòu)是什么？A、雙塔B、非線性C、線性D、三塔正確答案：A14、以下關(guān)于隨機(jī)森林算法的描述中錯(cuò)誤的是A、可以處理高維度的屬性，并且不用做特征選擇B、能應(yīng)對(duì)正負(fù)樣本不平衡問題C、隨機(jī)森林的預(yù)測(cè)能力不受多重共線性影響D、也擅長(zhǎng)處理小數(shù)據(jù)集和低維數(shù)據(jù)集的分類問題正確答案：D15、高層的特征是低層特征的組合，從低層到高層的特征表達(dá)越來(lái)越（），也即越來(lái)越能表現(xiàn)語(yǔ)義或者意圖。A、具體和概念化B、具體和形象化C、抽象和具體化D、抽象和概念化正確答案：D16、對(duì)于一個(gè)圖像識(shí)別問題，下面哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以更好地解決這個(gè)問題？（）A、自動(dòng)編碼機(jī)B、多層感知機(jī)C、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正確答案：D17、Word2Vec提出了哪兩個(gè)算法訓(xùn)練詞向量？A、CBOW、Skip-gramDB、COBWSoftmaxC、Softmax、CBOWD、Skip-gramCOBWC正確答案：A18、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系：A、同一事物的兩個(gè)名稱B、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)受生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)啟發(fā)C、一點(diǎn)點(diǎn)關(guān)系都沒有D、完全拷貝正確答案：B19、圖像處理中無(wú)損壓縮的目的是（）A、濾除圖形中的低頻信號(hào)B、濾除圖像中的不相干信號(hào)C、濾除圖像中的冗余信號(hào)D、濾除圖像中的高頻信號(hào)正確答案：C20、剪枝分為前剪枝和后剪枝，前剪枝本質(zhì)就是早停止，后剪枝通常是通過衡量剪枝后（）變化來(lái)決定是否剪枝。A、召回率B、損失函數(shù)C、信息增益D、準(zhǔn)確率正確答案：B21、Skip-gram在實(shí)際操作中，使用一個(gè)（）（一般情況下，長(zhǎng)度是奇數(shù)），從左到右開始掃描當(dāng)前句子。A、滑動(dòng)窗口B、過濾器C、篩選器D、掃描器正確答案：A22、下列對(duì)LVW算法的說(shuō)法錯(cuò)誤的是(___)A、算法設(shè)置了停止條件控制參數(shù)B、算法可能求不出解C、每次特征子集評(píng)價(jià)都需要訓(xùn)練學(xué)習(xí)器，開銷很大D、算法中特征子集搜索采用了隨機(jī)策略正確答案：B23、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做圖像分類任務(wù)通常不包含：A、均方誤差損失函數(shù)B、卷積操作C、池化操作D、全連接層正確答案：A24、命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)是識(shí)別出人名、地名和組織機(jī)構(gòu)名這三類命名實(shí)體，如果用1來(lái)標(biāo)注人名，0標(biāo)注其他，那么“HarryPotterandHermioneGrangerinventedanewspell”這句話中，Potter、and這兩個(gè)單詞應(yīng)該標(biāo)注為：A、0,0B、1,1C、1,0D、0,1正確答案：C25、強(qiáng)化學(xué)習(xí)在每個(gè)時(shí)刻環(huán)境和個(gè)體都會(huì)產(chǎn)生相應(yīng)的交互。個(gè)體可以采取一定的（），這樣的行動(dòng)是施加在環(huán)境中的。A、rewardB、agentC、actionD、state正確答案：C26、下列選項(xiàng)中，哪個(gè)不是關(guān)鍵詞提取常用的算法（）A、TextRankB、SSAC、LDAD、TF-IDF正確答案：B27、下面哪項(xiàng)操作能實(shí)現(xiàn)跟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中Dropout的類似效果？A、StackingB、BoostingC、BaggingD、Mapping正確答案：C28、scikit-learn用于訓(xùn)練模型的函數(shù)接口為（）A、fit()B、train()C、Fit()D、Train()正確答案：A29、L1和L2正則化是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)常用來(lái)減少泛化誤差的方法，以下關(guān)于兩者的說(shuō)法正確的是:A、L1和L2正則化均可做特征選擇B、L1和L2正則化均不可做特征選擇C、L2正則化可以做特征選擇D、L1正則化可以做特征選擇正確答案：D30、二分搜索算法是利用（）實(shí)現(xiàn)的算法。A、貪心法B、回溯法C、分治策略D、動(dòng)態(tài)規(guī)劃法正確答案：C31、常見的使用深度學(xué)習(xí)解決的計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)有：①.圖像分類②.目標(biāo)檢測(cè)③.語(yǔ)義分割/實(shí)例分割④.場(chǎng)景文字識(shí)別A、①②③④B、①③④C、①②④D、①③④正確答案：A32、（）的思想是給定訓(xùn)練樣例集將樣例投影到一條直線上，使得同樣例的投影點(diǎn)盡可能接近、異類樣例投影點(diǎn)盡可能遠(yuǎn)離;在對(duì)新樣本進(jìn)行分類時(shí)，將其投影到同樣的這條直線上，再根據(jù)投影點(diǎn)的位置來(lái)確定樣本的類別.A、對(duì)數(shù)幾率回歸B、多分類學(xué)習(xí)C、多分類學(xué)習(xí)D、線性判別分析正確答案：D33、下列哪種不屬于進(jìn)化計(jì)算（）A、進(jìn)化策略B、認(rèn)知機(jī)C、進(jìn)化編程D、遺傳算法正確答案：B34、下列哪個(gè)不是激活函數(shù)()。A、hiddenB、reluC、sigmodD、tanh正確答案：A35、如何選取合適的卷積核大??？A、分布范圍廣--->較小的卷積核，大的感受野B、分布范圍大--->較小的卷積核，小的感受野C、分布范圍小--->較大的卷積核，小的感受野D、分布范圍小--->較小的卷積核，小的感受野正確答案：D36、關(guān)于Elman網(wǎng)絡(luò)描述錯(cuò)誤的是(___)A、可利用BP算法來(lái)進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化；B、用于處理靜態(tài)模型，即無(wú)法處理與時(shí)間有關(guān)的動(dòng)態(tài)變化；C、作為遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，允許出現(xiàn)環(huán)形結(jié)構(gòu)；D、一些神經(jīng)元的輸出反饋回來(lái)會(huì)作為輸入信號(hào)；正確答案：B37、Iou表示的是（）A、兩個(gè)框的相對(duì)大小B、兩個(gè)框之間的重疊程度C、一個(gè)框面積與周長(zhǎng)比值D、兩個(gè)框的總面積正確答案：B38、機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)，Mini-Batch的大小優(yōu)選為2的冪，如256或512。它背后的原因是什么？（）A、Mini-Batch為偶數(shù)的時(shí)候，梯度下降算法訓(xùn)練的更快B、不使用偶數(shù)時(shí)，損失函數(shù)是不穩(wěn)定的C、以上說(shuō)法都不對(duì)D、Mini-Batch設(shè)為2的冪，是為了符合CPU、GPU的內(nèi)存要求，利于并行化處理正確答案：D39、SVM的基本思想是間隔最大化來(lái)得到最優(yōu)分離（）A、分離平面B、分離曲線C、分離間隔D、超平面正確答案：D40、圖像分類任務(wù)是一個(gè)計(jì)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(yùn)算③.盡量使用前人探索的有成功經(jīng)驗(yàn)的經(jīng)典的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)④.盡量自己重新設(shè)計(jì)編寫網(wǎng)絡(luò)，不要照搬別人的網(wǎng)絡(luò)A、①②B、①②③C、②③D、①③正確答案：C二、多選題（共20題，每題1分，共20分）1、word2vec包含兩個(gè)經(jīng)典模型，（）和（）。A、Skip-cramB、CBOWC、BCOWD、Skip-gram正確答案：BD2、可以有效解決過擬合的方法包括（）A、增加特征數(shù)量B、增加樣本數(shù)量C、采用正則化方法D、訓(xùn)練更多的迭代次數(shù)正確答案：BC3、處理數(shù)據(jù)的五個(gè)環(huán)節(jié)分別是：1.（）2.（）3.（）4.（）5.校驗(yàn)數(shù)據(jù)有效性A、拆分樣本集合B、訓(xùn)練樣本集亂序C、讀入數(shù)據(jù)D、生成批次數(shù)據(jù)正確答案：ABCD4、非線性核SVM研究重點(diǎn)是設(shè)計(jì)快速近似算法，包括（）A、采樣B、隨機(jī)傅里葉特征C、低秩逼近D、隨機(jī)分布正確答案：ABC5、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的池化層可以減小下層輸入的尺寸。常見的池化有A、最大池化層B、最小地化層C、乘積池化層D、平均池化層正確答案：AD6、傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)提取特征的方式有（）A、SVMB、HOGC、SIFTD、Adaboost正確答案：BC7、下面關(guān)于k近鄰的說(shuō)法，正確的是：A、根據(jù)特征向量X計(jì)算樣本之間的相似性，選擇離中心點(diǎn)最相似的k個(gè)樣本B、k近鄰用于分類時(shí)，對(duì)于新的樣本，根據(jù)其k個(gè)最近鄰樣本的類別，通過多數(shù)表決的方式預(yù)測(cè)新樣本的類別C、k近鄰用于分類時(shí)，對(duì)于新的樣本，計(jì)算離其最近的k個(gè)樣本的平均值，作為新樣本的預(yù)測(cè)值D、k近鄰既可以用于分類，也可以用于回歸正確答案：BD8、關(guān)于謂詞邏輯，下列描述正確的是（）A、個(gè)體變?cè)?、函?shù)符號(hào)和謂詞符號(hào)都被量化的謂詞成為二階謂詞B、在一個(gè)量詞的轄域中與該量詞的指導(dǎo)變?cè)嗤淖冊(cè)Q為約束變?cè)狢、緊接于量詞之后被量詞作用的謂詞公式稱為該量詞的轄域D、僅個(gè)體變?cè)涣炕闹^詞成為一階謂詞正確答案：ABCD9、圖像識(shí)別的應(yīng)用場(chǎng)景有（)。A、輔助駕駛;B、人臉認(rèn)證;C、廣告營(yíng)銷D、醫(yī)學(xué)診斷;正確答案：ABCD10、自適應(yīng)神經(jīng)-模糊推理系統(tǒng)（ANFIS）可以表達(dá)成包括6個(gè)層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括以下？A、輸出層B、總結(jié)層C、歸一化層D、去模糊化層正確答案：BCD11、以下哪些操作常被用于目標(biāo)檢測(cè)的骨干網(wǎng)絡(luò)：A、池化B、分組卷積C、轉(zhuǎn)置卷積D、深度可分離卷積正確答案：ABD12、參數(shù)學(xué)習(xí)過程中若采用梯度下降法，應(yīng)如何計(jì)算梯度值（）？A、?w/?LB、w/LC、wLD、?L/?w正確答案：D13、k近鄰算法包含哪幾個(gè)要素？A、k值選擇B、函數(shù)間隔定義C、分類決策規(guī)則D、距離度量正確答案：ACD14、下列描述正確的是（）A、K均值可以發(fā)現(xiàn)不是明顯分離的簇，但DBSCAN會(huì)合并有重疊的簇B、K均值一般會(huì)聚類所有對(duì)象，但DBSCAN會(huì)丟棄被它識(shí)別為噪聲的對(duì)象C、當(dāng)簇具有很不相同的密度時(shí)，K均值和DBSCAN的性能都很差D、K均值可以用于高維的稀疏數(shù)據(jù)，DBSCAN則通常在此類數(shù)據(jù)上性能很差正確答案：ABCD15、使用KNN(K-NearestNeighbor)算法解決分類問題的步驟包括A、計(jì)算未知數(shù)據(jù)與已知標(biāo)簽數(shù)據(jù)之間的距離B、通過已知標(biāo)簽數(shù)據(jù)的數(shù)量進(jìn)行多數(shù)表決，作為未知數(shù)據(jù)的分類結(jié)果C、對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行正則化D、得到距離未知數(shù)據(jù)最近的k個(gè)已知標(biāo)簽數(shù)據(jù)正確答案：ABD16、數(shù)據(jù)增強(qiáng)有哪些方式處理圖片（）。A、亮度B、翻轉(zhuǎn)C、改變色溫D、縮放正確答案：ABCD17、下面關(guān)于長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM的描述中，正確的說(shuō)法是哪些？A、LSTM中使用Sigmoid實(shí)現(xiàn)門限控制，而用TanH實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理B、LSTM中門的開關(guān)程度是由信息的權(quán)重決定的，即訓(xùn)練過程中記住重要信息C、與RNN相比，LSTM中引入更多參數(shù)，所以其訓(xùn)練周期更久D、LSTM中通過引入輸入門、遺忘門、輸出門解決了RNN中存在的梯度消失和梯度爆炸正確答案：ABC18、下列哪些項(xiàng)是構(gòu)建知識(shí)圖譜用到的主要技術(shù)?A、關(guān)系抽取B、實(shí)體鏈接C、詞性標(biāo)注D、命名實(shí)體識(shí)別正確答案：ABD19、下列關(guān)于極大似然估計(jì)(MaximumLikelihoodEstimate,MLE),說(shuō)法正確的是？A、如果MLE存在，那么它的解一定是唯一的B、如果MLE存在，那么它的解可能不是唯一的C、MLE總是存在D、MLE可能并不存在正確答案：BD20、縮小訓(xùn)練誤差與測(cè)試誤差間的差距會(huì)產(chǎn)生過擬合，防止過擬合的方法包括（）。A、集成方法B、增加正則化C、交叉驗(yàn)證D、特征工程正確答案：BC三、判斷題（共40題，每題1分，共40分）1、學(xué)習(xí)率是根據(jù)不同場(chǎng)景人為設(shè)定的A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：A2、損失函數(shù)的設(shè)計(jì)依賴于具體的任務(wù)A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：A3、GoogLeNet從增加網(wǎng)絡(luò)深度角度改進(jìn)了之前的圖像分類網(wǎng)絡(luò)A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：B4、圖像分類是根據(jù)圖像的語(yǔ)義信息對(duì)不同類別圖像進(jìn)行區(qū)分，是計(jì)算機(jī)視覺的核心，是物體檢測(cè)、圖像分割、物體跟蹤、行為分析、人臉識(shí)別等其他高層次視覺任務(wù)的基礎(chǔ)A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：A5、常用的雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，不同方向的神經(jīng)元，彼此相連A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：B6、通過池化操作，必須保證特征損失不能太大。A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：A7、訓(xùn)練CNN時(shí)，可以對(duì)輸入進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、平移、縮放（增強(qiáng)數(shù)據(jù)）等預(yù)處理提高模型泛化能力A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：A8、混合模型比K均值或模糊c均值更一般,因?yàn)樗梢允褂酶鞣N類型的分布。A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：A9、線性模型形式簡(jiǎn)單、易于建模，有很好的可解釋性、可理解性。__A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：A10、單次使用留出法得到的結(jié)果往往穩(wěn)定可靠。__A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：B11、在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，每個(gè)參數(shù)可以有不同的學(xué)習(xí)率A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：A12、人工校驗(yàn)是指打印數(shù)據(jù)輸出結(jié)果，觀察是否是預(yù)期的格式。實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)處理和加載函數(shù)后，我們可以調(diào)用它讀取一次數(shù)據(jù)，觀察數(shù)據(jù)的shape和類型是否與函數(shù)中設(shè)置的一致A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：A13、"若網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)已知，即屬性間的依賴關(guān)系已知，則貝葉斯網(wǎng)的學(xué)習(xí)過程相對(duì)簡(jiǎn)單，只需通過對(duì)訓(xùn)練樣本"計(jì)數(shù)"。"A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：A14、k均值聚類算法是一種典型的EM算法A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：A15、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元計(jì)算是一個(gè)線性計(jì)算函數(shù)A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：B16、提升卷積核(convolutionalkernel)的大小會(huì)顯著提升卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能，這種說(shuō)法是A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：B17、監(jiān)督學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)不需要帶標(biāo)簽等人為標(biāo)注信息A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：B18、數(shù)據(jù)集太小，數(shù)據(jù)樣本不足時(shí)，深度學(xué)習(xí)相對(duì)其它機(jī)器學(xué)習(xí)算法，有明顯優(yōu)勢(shì)。A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：B19、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是含有卷積層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，二維卷積層有高和寬兩個(gè)空間維度，常用來(lái)處理文本數(shù)據(jù)。A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：B20、StateSpace和And/OrGraph只是兩種不同的問題表示方法，但其解決問題的思路是一樣的。（）A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：B21、混合高斯分布對(duì)呈橢圓形分布的數(shù)據(jù)聚類效果較好，而k-means算法對(duì)從重心開始呈圓形分布的數(shù)據(jù)聚類效果較好A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：A22、感知機(jī)學(xué)習(xí)算法可以直觀解釋為：當(dāng)一個(gè)實(shí)例點(diǎn)被誤分類，即位于分離超平面的錯(cuò)誤一側(cè)時(shí)，則調(diào)整模型權(quán)重，使分離超平面向該誤分類點(diǎn)的一側(cè)移動(dòng)，以減少該誤分類點(diǎn)與超平面之間的距離，直至超平面越過該誤分類點(diǎn)使其被正確分類。A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：A23、卷積核尺寸一般是奇數(shù)A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：A24、embedding就是獨(dú)熱。A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：B25、梯度下降算法的收斂點(diǎn)取決于代價(jià)函數(shù)。A、正確B、錯(cuò)誤正確答案：B26、反向傳播是用來(lái)訓(xùn)練人工神經(jīng)