2025年綜合類-中學(xué)信息技術(shù)（高級(jí)）-第九章人工智能歷年真題摘選帶答案(5卷單選題100道)2025年綜合類-中學(xué)信息技術(shù)（高級(jí)）-第九章人工智能歷年真題摘選帶答案(篇1)【題干1】監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)的核心區(qū)別在于什么？【選項(xiàng)】A.數(shù)據(jù)是否標(biāo)注B.模型復(fù)雜度C.計(jì)算資源需求D.目標(biāo)函數(shù)類型【參考答案】A【詳細(xì)解析】監(jiān)督學(xué)習(xí)依賴標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，通過輸入輸出對(duì)齊優(yōu)化預(yù)測(cè)能力；而無監(jiān)督學(xué)習(xí)處理未標(biāo)注數(shù)據(jù)，旨在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)或分類模式。選項(xiàng)B、C與題干無關(guān)，D描述的是優(yōu)化目標(biāo)差異而非核心區(qū)別?！绢}干2】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像識(shí)別任務(wù)中主要利用其哪種特性？【選項(xiàng)】A.全局池化層B.池化層降維C.卷積核滑動(dòng)機(jī)制D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)【參考答案】C【詳細(xì)解析】CNN通過卷積核滑動(dòng)提取局部特征，池化層（B）用于降維和增強(qiáng)魯棒性，全局池化（A）用于壓縮特征圖。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（D）是另一類模型。滑動(dòng)機(jī)制是CNN核心特征提取方式?！绢}干3】在自然語言處理中，詞嵌入技術(shù)解決的主要問題是？【選項(xiàng)】A.語義歧義消解B.上下文依賴建模C.詞與詞的相似度計(jì)算D.文本分詞效率【參考答案】C【詳細(xì)解析】詞嵌入（如Word2Vec、GloVe）將詞匯映射為向量，反映詞間語義關(guān)聯(lián)，直接解決詞相似度計(jì)算（C）。語義歧義（A）需結(jié)合上下文，上下文建模（B）依賴Transformer等架構(gòu)，文本分詞（D）是預(yù)處理步驟。【題干4】強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心要素是？【選項(xiàng)】A.目標(biāo)函數(shù)B.狀態(tài)-動(dòng)作-獎(jiǎng)勵(lì)模型C.預(yù)訓(xùn)練模型D.數(shù)據(jù)標(biāo)注【參考答案】B【詳細(xì)解析】強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）以智能體與環(huán)境交互為核心，通過狀態(tài)（s）、動(dòng)作（a）、獎(jiǎng)勵(lì)（r）的循環(huán)優(yōu)化策略。目標(biāo)函數(shù)（A）是優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)，預(yù)訓(xùn)練（C）屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)范疇，數(shù)據(jù)標(biāo)注（D）不適用?！绢}干5】知識(shí)圖譜在人工智能中的應(yīng)用主要解決什么問題？【選項(xiàng)】A.非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理B.多模態(tài)信息融合C.知識(shí)推理與關(guān)聯(lián)D.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析【參考答案】C【詳細(xì)解析】知識(shí)圖譜通過實(shí)體、屬性、關(guān)系構(gòu)建結(jié)構(gòu)化知識(shí)庫(kù)，核心功能是支持知識(shí)推理與關(guān)聯(lián)（C）。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理（A）依賴NLP，多模態(tài)（B）涉及跨模態(tài)學(xué)習(xí)，實(shí)時(shí)分析（D）與圖譜存儲(chǔ)特性無關(guān)?！绢}干6】生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）由哪兩部分組成？【選項(xiàng)】A.生成器與判別器B.編碼器與解碼器C.訓(xùn)練集與測(cè)試集D.監(jiān)督器與反饋機(jī)制【參考答案】A【詳細(xì)解析】GAN通過生成器（G）創(chuàng)建假數(shù)據(jù)，判別器（D）區(qū)分真假，二者博弈優(yōu)化生成質(zhì)量。編碼器-解碼器（B）是自編碼器結(jié)構(gòu)，訓(xùn)練集（C）是通用術(shù)語，監(jiān)督器（D）屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)?！绢}干7】在深度學(xué)習(xí)中，梯度消失問題最常出現(xiàn)在哪種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中？【選項(xiàng)】A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)【參考答案】C【詳細(xì)解析】LSTM通過門控機(jī)制緩解梯度消失，但傳統(tǒng)RNN仍存在該問題。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（B）主要受限于局部感受野，生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（D）的梯度問題與對(duì)抗訓(xùn)練相關(guān)?！绢}干8】遷移學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)在于什么？【選項(xiàng)】A.減少標(biāo)注數(shù)據(jù)量B.提升模型泛化能力C.加速訓(xùn)練速度D.降低計(jì)算資源消耗【參考答案】B【詳細(xì)解析】遷移學(xué)習(xí)（TransferLearning）復(fù)用預(yù)訓(xùn)練模型參數(shù)（如BERT、ResNet），解決領(lǐng)域數(shù)據(jù)不足問題，核心優(yōu)勢(shì)是提升小樣本場(chǎng)景下的泛化能力（B）。選項(xiàng)A是間接效果，C/D依賴具體任務(wù)設(shè)計(jì)?！绢}干9】計(jì)算機(jī)視覺中，目標(biāo)檢測(cè)算法通常包含哪三個(gè)關(guān)鍵模塊？【選項(xiàng)】A.特征提取-區(qū)域建議-分類B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)-損失函數(shù)-優(yōu)化器C.邊緣檢測(cè)-聚類-分割D.預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)-部署【參考答案】A【詳細(xì)解析】目標(biāo)檢測(cè)（如FasterR-CNN）分三階段：特征提取（CNN）、區(qū)域建議（RegionProposalNetwork）、分類與回歸。選項(xiàng)B是通用訓(xùn)練流程，C是傳統(tǒng)圖像處理步驟，D是模型部署階段。【題干10】在自然語言處理中，Transformer模型的核心創(chuàng)新是？【選項(xiàng)】A.短距離依賴建模B.層間注意力機(jī)制C.詞袋模型改進(jìn)D.隨機(jī)森林集成【參考答案】B【詳細(xì)解析】Transformer通過自注意力機(jī)制（Self-Attention）并行處理序列，突破RNN/CNN對(duì)長(zhǎng)距離依賴的處理局限。短距離依賴（A）可被RNN解決，詞袋模型（C）是NLP早期方法，隨機(jī)森林（D）屬機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法?！绢}干11】在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，Q-learning與策略梯度方法的根本區(qū)別是？【選項(xiàng)】A.是否需要環(huán)境交互B.是否依賴獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)C.優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)類型D.是否使用值函數(shù)【參考答案】D【詳細(xì)解析】Q-learning基于值函數(shù)（Q值）優(yōu)化策略，策略梯度直接優(yōu)化策略梯度。選項(xiàng)A（環(huán)境交互）是共同前提，B（獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)）是基礎(chǔ)，C（目標(biāo)函數(shù)）存在形式差異但本質(zhì)相同?！绢}干12】知識(shí)表示中的語義網(wǎng)絡(luò)主要解決什么問題？【選項(xiàng)】A.實(shí)體關(guān)系可視化B.知識(shí)存儲(chǔ)效率C.知識(shí)推理效率D.數(shù)據(jù)清洗質(zhì)量【參考答案】A【詳細(xì)解析】語義網(wǎng)絡(luò)（SemanticNetwork）通過節(jié)點(diǎn)（實(shí)體）和邊（關(guān)系）顯式表達(dá)知識(shí)，核心價(jià)值是支持可視化查詢與推理。存儲(chǔ)效率（B）依賴數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)，推理效率（C）需結(jié)合推理算法，數(shù)據(jù)清洗（D）屬預(yù)處理階段。【題干13】生成式預(yù)訓(xùn)練模型（如GPT-3）的核心訓(xùn)練目標(biāo)是什么？【選項(xiàng)】A.模型參數(shù)最小化B.生成連貫文本C.最大化分類準(zhǔn)確率D.最小化計(jì)算能耗【參考答案】B【詳細(xì)解析】生成式預(yù)訓(xùn)練通過自監(jiān)督學(xué)習(xí)（如MLM、NSP）最大化語言模型生成連貫文本的概率。參數(shù)最小化（A）是優(yōu)化手段而非目標(biāo)，分類準(zhǔn)確率（C）是下游任務(wù)指標(biāo)，計(jì)算能耗（D）是工程優(yōu)化方向?！绢}干14】在圖像分類任務(wù)中，ResNet架構(gòu)通過哪種機(jī)制解決深層網(wǎng)絡(luò)問題？【選項(xiàng)】A.殘差連接B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)C.通道注意力D.輕量化設(shè)計(jì)【參考答案】A【詳細(xì)解析】ResNet引入殘差塊（ResidualBlock），通過跳躍連接（SkipConnection）緩解梯度消失，解決深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練難題。數(shù)據(jù)增強(qiáng)（B）提升泛化性，通道注意力（C）是SENet等改進(jìn)方案，輕量化（D）與殘差結(jié)構(gòu)無關(guān)?！绢}干15】在自然語言處理中，命名實(shí)體識(shí)別（NER）的主要挑戰(zhàn)是？【選項(xiàng)】A.上下文依賴建模B.詞形變化處理C.標(biāo)點(diǎn)符號(hào)分割D.基于規(guī)則標(biāo)注【參考答案】A【詳細(xì)解析】NER需結(jié)合上下文（如“蘋果”是公司還是水果）判斷實(shí)體類型，詞形變化（B）通過詞形還原解決，標(biāo)點(diǎn)分割（C）屬預(yù)處理步驟，基于規(guī)則（D）是傳統(tǒng)方法，當(dāng)前主流依賴統(tǒng)計(jì)/深度學(xué)習(xí)模型?！绢}干16】強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，MCTS（蒙特卡洛樹搜索）主要用于哪種場(chǎng)景？【選項(xiàng)】A.離散動(dòng)作空間B.連續(xù)動(dòng)作空間C.小樣本學(xué)習(xí)D.跨領(lǐng)域遷移【參考答案】A【詳細(xì)解析】MCTS通過模擬環(huán)境采樣（Rollout）優(yōu)化動(dòng)作選擇，特別適合離散動(dòng)作空間（如圍棋、棋盤游戲）。連續(xù)動(dòng)作（B）需結(jié)合確定性策略梯度（DDPG），小樣本（C）依賴遷移學(xué)習(xí)，跨領(lǐng)域（D）需領(lǐng)域自適應(yīng)技術(shù)。【題干17】在知識(shí)圖譜中，路徑查詢“CEO→公司→創(chuàng)始人”返回的結(jié)果是？【選項(xiàng)】A.所有CEO創(chuàng)立的公司創(chuàng)始人B.具體某人的CEO及其公司創(chuàng)始人C.CEO與其關(guān)聯(lián)公司的創(chuàng)始人列表D.無效查詢【參考答案】C【詳細(xì)解析】路徑查詢從CEO節(jié)點(diǎn)出發(fā)，沿“CEO→公司”和“公司→創(chuàng)始人”關(guān)系遍歷，返回所有符合路徑的創(chuàng)始人列表。選項(xiàng)A忽略公司多樣性，B限定單一實(shí)例，D僅當(dāng)路徑不存在時(shí)成立?！绢}干18】生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的損失函數(shù)包含哪兩部分？【選項(xiàng)】A.生成器損失與判別器損失B.交叉熵?fù)p失與均方誤差C.重建損失與分類損失D.生成損失與訓(xùn)練損失【參考答案】A【詳細(xì)解析】GAN損失函數(shù)由生成器損失（最小化判別器對(duì)假數(shù)據(jù)的誤判率）和判別器損失（最大化對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)的正確識(shí)別率）組成。選項(xiàng)B是監(jiān)督學(xué)習(xí)損失，C是自編碼器損失，D術(shù)語不準(zhǔn)確?！绢}干19】在深度學(xué)習(xí)中，批歸一化（BatchNormalization）的主要作用是？【選項(xiàng)】A.提升模型收斂速度B.增強(qiáng)模型魯棒性C.減少梯度爆炸D.解決類別不平衡【參考答案】A【詳細(xì)解析】批歸一化通過標(biāo)準(zhǔn)化層輸入分布（均值0、方差1）加速訓(xùn)練，同時(shí)緩解梯度爆炸（C）和過擬合（B）。解決類別不平衡（D）依賴數(shù)據(jù)采樣或損失函數(shù)調(diào)整?！绢}干20】在自然語言處理中，BERT模型通過哪種機(jī)制捕捉上下文依賴？【選項(xiàng)】A.層間注意力B.位置編碼C.詞干嵌入D.隨機(jī)掩碼預(yù)測(cè)【參考答案】D【詳細(xì)解析】BERT采用掩碼語言模型（MLM），隨機(jī)遮蓋輸入文本部分字符，通過預(yù)測(cè)被遮蓋詞捕捉雙向上下文依賴。層間注意力（A）是Transformer內(nèi)部機(jī)制，位置編碼（B）用于序列建模，詞干嵌入（C）是早期NLP方法。2025年綜合類-中學(xué)信息技術(shù)（高級(jí)）-第九章人工智能歷年真題摘選帶答案(篇2)【題干1】在深度學(xué)習(xí)中，用于處理圖像數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)被稱為？【選項(xiàng)】A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.決策樹D.隨機(jī)森林【參考答案】B【詳細(xì)解析】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）通過卷積層提取圖像特征，適合處理像素?cái)?shù)據(jù)，而循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）用于序列數(shù)據(jù)，決策樹和隨機(jī)森林屬于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，非神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)?！绢}干2】自然語言處理（NLP）中，用于將文本轉(zhuǎn)換為機(jī)器可理解向量的技術(shù)是？【選項(xiàng)】A.機(jī)器翻譯B.詞嵌入C.語音合成D.人臉識(shí)別【參考答案】B【詳細(xì)解析】詞嵌入技術(shù)（如Word2Vec、BERT）將詞語映射為低維向量，保留語義關(guān)系，是NLP的基礎(chǔ)。機(jī)器翻譯是應(yīng)用場(chǎng)景，語音合成和人臉識(shí)別屬于不同領(lǐng)域?！绢}干3】強(qiáng)化學(xué)習(xí)的關(guān)鍵要素不包括？【選項(xiàng)】A.狀態(tài)空間B.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)C.策略梯度D.隨機(jī)探索【參考答案】C【詳細(xì)解析】強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心是智能體通過狀態(tài)-動(dòng)作序列與環(huán)境交互，優(yōu)化策略（策略梯度為優(yōu)化方法），獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)是核心驅(qū)動(dòng)力，隨機(jī)探索屬于策略優(yōu)化手段?！绢}干4】生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的核心目標(biāo)是？【選項(xiàng)】A.生成逼真圖像B.分類圖像類別C.壓縮數(shù)據(jù)D.預(yù)測(cè)時(shí)間序列【參考答案】A【詳細(xì)解析】GAN由生成器（G）和判別器（D）對(duì)抗訓(xùn)練，生成器目標(biāo)是欺騙判別器輸出真實(shí)樣本，從而生成高質(zhì)量圖像，其他選項(xiàng)屬于其他模型任務(wù)?！绢}干5】在AI倫理中，算法偏見的危害主要體現(xiàn)為？【選項(xiàng)】A.數(shù)據(jù)泄露B.決策效率低下C.結(jié)果不公D.開發(fā)成本過高【參考答案】C【詳細(xì)解析】算法偏見指模型因訓(xùn)練數(shù)據(jù)不均衡導(dǎo)致輸出結(jié)果歧視特定群體（如招聘、信貸評(píng)估），損害公平性，其他選項(xiàng)非核心倫理問題?！绢}干6】支持向量機(jī)（SVM）用于解決哪類問題？【選項(xiàng)】A.時(shí)間序列預(yù)測(cè)B.二分類C.多分類D.圖像識(shí)別【參考答案】B【詳細(xì)解析】SVM通過最大化分類間隔解決線性可分問題，雖可擴(kuò)展至非線性（核函數(shù)），但主要用于二分類任務(wù)，多分類需結(jié)合策略（如One-vs-Rest）。【題干7】知識(shí)圖譜中，實(shí)體關(guān)系三元組由哪三部分組成？【選項(xiàng)】A.主體B.主體C.客體D.關(guān)系【參考答案】D【詳細(xì)解析】知識(shí)圖譜三元組結(jié)構(gòu)為（主體，關(guān)系，客體），如“北京-是首都-中國(guó)”。選項(xiàng)中重復(fù)“主體”為干擾項(xiàng)，需注意區(qū)分。【題干8】在機(jī)器翻譯中，用于對(duì)齊源語言與目標(biāo)語言詞序的算法是？【選項(xiàng)】A.隱馬爾可夫模型B.對(duì)齊模型C.神經(jīng)機(jī)器翻譯D.隨機(jī)森林【參考答案】B【詳細(xì)解析】對(duì)齊模型（如IBM模型）通過統(tǒng)計(jì)源詞與目標(biāo)詞的共現(xiàn)概率建立詞序?qū)?yīng)關(guān)系，神經(jīng)機(jī)器翻譯（NMT）依賴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)對(duì)齊，隨機(jī)森林屬傳統(tǒng)分類器?！绢}干9】貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的“父節(jié)點(diǎn)”表示？【選項(xiàng)】A.因果關(guān)系B.邊緣概率C.條件概率D.節(jié)點(diǎn)依賴【參考答案】D【詳細(xì)解析】貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中父節(jié)點(diǎn)表示當(dāng)前節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的直接依賴關(guān)系（如疾病與癥狀），因果關(guān)系是整體邏輯，邊緣概率和條件概率是具體數(shù)值?！绢}干10】在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，用于評(píng)估分類模型性能的指標(biāo)是？【選項(xiàng)】A.R2值B.混淆矩陣C.交叉熵D.時(shí)間復(fù)雜度【參考答案】B【詳細(xì)解析】混淆矩陣通過準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)評(píng)估分類效果，R2用于回歸問題，交叉熵用于損失函數(shù)，時(shí)間復(fù)雜度屬算法效率指標(biāo)?！绢}干11】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，池化層的作用是？【選項(xiàng)】A.增強(qiáng)特征表達(dá)能力B.降低計(jì)算復(fù)雜度C.過濾噪聲數(shù)據(jù)D.合并特征維度【參考答案】B【詳細(xì)解析】池化層通過最大池化或平均池化壓縮空間維度，減少參數(shù)量，防止過擬合，同時(shí)保持關(guān)鍵特征。選項(xiàng)A是卷積層作用，C為數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟。【題干12】在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，Q-learning算法的目標(biāo)是？【選項(xiàng)】A.最小化期望獎(jiǎng)勵(lì)B.最大化狀態(tài)價(jià)值C.優(yōu)化策略梯度D.調(diào)整獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)【參考答案】B【詳細(xì)解析】Q-learning通過動(dòng)態(tài)規(guī)劃計(jì)算狀態(tài)-動(dòng)作價(jià)值函數(shù)Q(s,a)，選擇最大化長(zhǎng)期累積獎(jiǎng)勵(lì)的動(dòng)作，策略梯度用于參數(shù)優(yōu)化，獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)需固定?！绢}干13】支持向量機(jī)中的核函數(shù)主要用于？【選項(xiàng)】A.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化B.非線性轉(zhuǎn)換C.特征選擇D.數(shù)據(jù)降維【參考答案】B【詳細(xì)解析】核函數(shù)（如高斯核）將低維非線性數(shù)據(jù)映射到高維空間實(shí)現(xiàn)線性可分，數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化（歸一化）和降維（如PCA）屬預(yù)處理步驟，特征選擇用其他方法?！绢}干14】在AI應(yīng)用中，自動(dòng)駕駛中的“感知模塊”主要依賴？【選項(xiàng)】A.自然語言處理B.計(jì)算機(jī)視覺C.語音識(shí)別D.時(shí)序預(yù)測(cè)【參考答案】B【詳細(xì)解析】感知模塊通過攝像頭、雷達(dá)等傳感器獲取環(huán)境圖像/點(diǎn)云數(shù)據(jù)，利用計(jì)算機(jī)視覺進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別，其他選項(xiàng)對(duì)應(yīng)導(dǎo)航、交互等不同模塊?！绢}干15】處理非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)時(shí)，防止隱私泄露的技術(shù)是？【選項(xiàng)】A.數(shù)據(jù)加密B.匿名化處理C.數(shù)據(jù)壓縮D.降采樣【參考答案】B【詳細(xì)解析】匿名化處理（如k-匿名）通過泛化、擾動(dòng)等手段隱藏個(gè)體信息，數(shù)據(jù)加密（如AES）保護(hù)傳輸安全，非直接解決隱私問題?！绢}干16】在知識(shí)圖譜構(gòu)建中，實(shí)體消歧的關(guān)鍵是？【選項(xiàng)】A.擴(kuò)展實(shí)體定義B.統(tǒng)一命名規(guī)范C.增加節(jié)點(diǎn)數(shù)量D.優(yōu)化關(guān)系類型【參考答案】B【詳細(xì)解析】實(shí)體消歧需通過上下文（如文檔、網(wǎng)頁）確定目標(biāo)實(shí)體（如“蘋果”是公司還是水果），統(tǒng)一命名規(guī)范（如“北京”使用官方名稱）是基礎(chǔ)?！绢}干17】在機(jī)器學(xué)習(xí)評(píng)估中，交叉驗(yàn)證（CV）的主要目的是？【選項(xiàng)】A.提高模型準(zhǔn)確率B.減少過擬合風(fēng)險(xiǎn)C.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量D.優(yōu)化超參數(shù)【參考答案】B【詳細(xì)解析】交叉驗(yàn)證通過劃分驗(yàn)證集監(jiān)控模型泛化能力，防止因單一劃分導(dǎo)致的過擬合，選項(xiàng)D是調(diào)參手段，A是結(jié)果而非目的?！绢}干18】生成式模型與判別式模型的根本區(qū)別在于？【選項(xiàng)】A.輸入輸出類型B.是否生成新樣本C.是否需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)D.計(jì)算復(fù)雜度【參考答案】B【詳細(xì)解析】生成式模型（如GAN、VAE）學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分布生成新樣本，判別式模型（如SVM）直接學(xué)習(xí)分類邊界，輸入輸出類型（如生成式模型輸入噪聲輸出數(shù)據(jù)）是差異體現(xiàn)?！绢}干19】在自然語言處理中，詞形還原（Lemmatization）與詞干提?。⊿temming）的主要區(qū)別是？【選項(xiàng)】A.處理對(duì)象不同B.處理方式不同C.時(shí)間復(fù)雜度不同D.應(yīng)用場(chǎng)景不同【參考答案】A【詳細(xì)解析】詞形還原基于詞根和詞性還原（如“running”→“run”），詞干提取通過規(guī)則或統(tǒng)計(jì)簡(jiǎn)化（如“running”→“run”），兩者目標(biāo)一致但方法不同，處理對(duì)象（如動(dòng)詞vs名詞）可影響結(jié)果?！绢}干20】在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，探索與利用（ExplorationvsExploitation）的平衡策略是？【選項(xiàng)】A.ε-greedy算法B.Q-learning算法C.經(jīng)驗(yàn)回放D.動(dòng)態(tài)規(guī)劃【參考答案】A【詳細(xì)解析】ε-greedy算法通過固定概率ε隨機(jī)探索新動(dòng)作，其余概率選擇貪心動(dòng)作，直接解決探索與利用的平衡問題，其他選項(xiàng)屬優(yōu)化方法或算法類型。2025年綜合類-中學(xué)信息技術(shù)（高級(jí)）-第九章人工智能歷年真題摘選帶答案(篇3)【題干1】監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)的核心區(qū)別在于以下哪項(xiàng)？【選項(xiàng)】A.數(shù)據(jù)是否需要人工標(biāo)注B.模型是否需要訓(xùn)練數(shù)據(jù)C.算法是否需要目標(biāo)變量D.是否需要特征工程【參考答案】A【詳細(xì)解析】監(jiān)督學(xué)習(xí)需要帶標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)（如分類問題中的正負(fù)樣本），而無監(jiān)督學(xué)習(xí)處理無標(biāo)簽數(shù)據(jù)（如聚類）。選項(xiàng)A準(zhǔn)確描述了兩者的本質(zhì)差異，其他選項(xiàng)涉及共同點(diǎn)或次要因素?！绢}干2】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)主要作用是？【選項(xiàng)】A.提高計(jì)算效率B.實(shí)現(xiàn)非線性轉(zhuǎn)換C.增加網(wǎng)絡(luò)深度D.優(yōu)化損失函數(shù)【參考答案】B【詳細(xì)解析】激活函數(shù)（如ReLU、Sigmoid）賦予神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性能力，使模型能擬合復(fù)雜函數(shù)。選項(xiàng)B正確，其余選項(xiàng)與激活函數(shù)核心功能無關(guān)?！绢}干3】數(shù)據(jù)預(yù)處理中，標(biāo)準(zhǔn)化（Z-score）與歸一化（Min-Max）的主要區(qū)別在于？【選項(xiàng)】A.標(biāo)準(zhǔn)化基于均方差B.歸一化將數(shù)據(jù)縮放到[0,1]C.標(biāo)準(zhǔn)化消除量綱影響D.兩者均需處理缺失值【參考答案】B【詳細(xì)解析】歸一化強(qiáng)制數(shù)據(jù)范圍，而標(biāo)準(zhǔn)化通過均值和標(biāo)準(zhǔn)差調(diào)整數(shù)據(jù)分布。選項(xiàng)B正確，選項(xiàng)C是標(biāo)準(zhǔn)化優(yōu)勢(shì)，選項(xiàng)D錯(cuò)誤。【題干4】自然語言處理（NLP）中，機(jī)器翻譯屬于以下哪種任務(wù)類型？【選項(xiàng)】A.分類任務(wù)B.生成任務(wù)C.聚類任務(wù)D.回歸任務(wù)【參考答案】B【詳細(xì)解析】機(jī)器翻譯需將源語言序列映射到目標(biāo)語言序列，屬于序列到序列的生成任務(wù)。選項(xiàng)B正確，其余任務(wù)類型不匹配NLP應(yīng)用場(chǎng)景?！绢}干5】生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的核心目標(biāo)是？【選項(xiàng)】A.生成與真實(shí)數(shù)據(jù)分布相同的樣本B.優(yōu)化分類準(zhǔn)確率C.降低訓(xùn)練成本D.提高模型可解釋性【參考答案】A【詳細(xì)解析】GAN通過生成器與判別器的對(duì)抗訓(xùn)練，使生成樣本逼近真實(shí)分布。選項(xiàng)A正確，其余選項(xiàng)與GAN設(shè)計(jì)目標(biāo)無關(guān)?！绢}干6】在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要用于處理哪種類型的數(shù)據(jù)？【選項(xiàng)】A.時(shí)序數(shù)據(jù)B.圖像數(shù)據(jù)C.文本數(shù)據(jù)D.音頻數(shù)據(jù)【參考答案】B【詳細(xì)解析】CNN通過卷積層提取圖像局部特征，是圖像識(shí)別和分割的主流模型。選項(xiàng)B正確，其他選項(xiàng)對(duì)應(yīng)RNN、Transformer等模型?！绢}干7】以下哪種算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)？【選項(xiàng)】A.決策樹B.K-means聚類C.SVM分類D.Q-learning【參考答案】B【詳細(xì)解析】K-means通過無監(jiān)督方式對(duì)數(shù)據(jù)分組，無需標(biāo)簽。選項(xiàng)B正確，其余為監(jiān)督或強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法?！绢}干8】強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，Q-learning的核心是？【選項(xiàng)】A.基于值函數(shù)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃B.基于策略梯度的優(yōu)化C.使用馬爾可夫決策過程D.需要大量標(biāo)注數(shù)據(jù)【參考答案】A【詳細(xì)解析】Q-learning通過值函數(shù)（Q表）存儲(chǔ)狀態(tài)-動(dòng)作價(jià)值，逐步更新最優(yōu)策略。選項(xiàng)A正確，選項(xiàng)B為策略梯度方法?！绢}干9】在自然語言處理中，詞嵌入（WordEmbedding）的主要作用是？【選項(xiàng)】A.提升模型訓(xùn)練速度B.將詞語映射為向量表示C.增強(qiáng)文本可讀性D.優(yōu)化分類閾值【參考答案】B【詳細(xì)解析】詞嵌入（如Word2Vec）將詞語轉(zhuǎn)化為低維向量，捕捉語義關(guān)聯(lián)。選項(xiàng)B正確，其余選項(xiàng)與詞嵌入無關(guān)?！绢}干10】以下哪種技術(shù)屬于遷移學(xué)習(xí)？【選項(xiàng)】A.在同一任務(wù)上重新訓(xùn)練模型B.跨領(lǐng)域復(fù)用預(yù)訓(xùn)練模型C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)D.聚類分析【參考答案】B【詳細(xì)解析】遷移學(xué)習(xí)利用預(yù)訓(xùn)練模型（如BERT）遷移到新任務(wù)，減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)需求。選項(xiàng)B正確，其余為其他技術(shù)?！绢}干11】圖像識(shí)別中，數(shù)據(jù)增強(qiáng)的主要目的是？【選項(xiàng)】A.提升模型魯棒性B.降低計(jì)算資源消耗C.增加數(shù)據(jù)多樣性D.優(yōu)化損失函數(shù)【參考答案】C【詳細(xì)解析】數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過旋轉(zhuǎn)、裁剪等操作擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)，提升模型泛化能力。選項(xiàng)C正確，選項(xiàng)A是間接效果?！绢}干12】在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，Dropout層的作用是？【選項(xiàng)】A.增加網(wǎng)絡(luò)深度B.正則化防止過擬合C.提高計(jì)算效率D.消除噪聲數(shù)據(jù)【參考答案】B【詳細(xì)解析】Dropout通過隨機(jī)禁用神經(jīng)元，強(qiáng)制模型學(xué)習(xí)冗余特征，防止過擬合。選項(xiàng)B正確，其余選項(xiàng)錯(cuò)誤?！绢}干13】以下哪種算法屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)中的回歸任務(wù)？【選項(xiàng)】A.K-means聚類B.決策樹回歸C.SVM分類D.PCA降維【參考答案】B【詳細(xì)解析】決策樹回歸用于預(yù)測(cè)連續(xù)值（如房?jī)r(jià)），屬于回歸任務(wù)。選項(xiàng)B正確，其余為分類或降維算法?！绢}干14】自然語言處理中，命名實(shí)體識(shí)別（NER）屬于哪種任務(wù)類型？【選項(xiàng)】A.文本分類B.語義角色標(biāo)注C.機(jī)器翻譯D.文本生成【參考答案】A【詳細(xì)解析】NER從文本中識(shí)別實(shí)體（如人名、地點(diǎn)），屬于細(xì)粒度分類任務(wù)。選項(xiàng)A正確，其余任務(wù)類型不匹配?！绢}干15】強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，折扣因子γ的作用是？【選項(xiàng)】A.限制長(zhǎng)期獎(jiǎng)勵(lì)權(quán)重B.平衡即時(shí)與未來獎(jiǎng)勵(lì)C.增加探索概率D.降低計(jì)算復(fù)雜度【參考答案】B【詳細(xì)解析】γ∈(0,1)通過折現(xiàn)因子平衡當(dāng)前獎(jiǎng)勵(lì)與未來獎(jiǎng)勵(lì)，選項(xiàng)B正確。選項(xiàng)A是γ的間接效果?！绢}干16】在深度學(xué)習(xí)中，Transformer模型的核心創(chuàng)新是？【選項(xiàng)】A.引入池化層B.采用自注意力機(jī)制C.增加卷積層深度D.優(yōu)化反向傳播算法【參考答案】B【詳細(xì)解析】自注意力機(jī)制（Self-Attention）并行處理序列信息，是Transformer的核心設(shè)計(jì)。選項(xiàng)B正確，其余為其他模型改進(jìn)?！绢}干17】在機(jī)器學(xué)習(xí)中，特征選擇的主要目的是？【選項(xiàng)】A.提升模型訓(xùn)練速度B.降低過擬合風(fēng)險(xiǎn)C.增加數(shù)據(jù)維度D.優(yōu)化可視化效果【參考答案】B【詳細(xì)解析】特征選擇通過剔除冗余特征，減少噪聲干擾，降低過擬合風(fēng)險(xiǎn)。選項(xiàng)B正確，選項(xiàng)A是次要效果?！绢}干18】以下哪種技術(shù)用于解決小樣本學(xué)習(xí)問題？【選項(xiàng)】A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.合成數(shù)據(jù)生成C.聚類分析D.決策樹剪枝【參考答案】B【詳細(xì)解析】合成數(shù)據(jù)（如GAN生成）可擴(kuò)充有限樣本，解決小樣本問題。選項(xiàng)B正確，其余為其他技術(shù)?！绢}干19】在自然語言處理中，BERT模型的主要優(yōu)勢(shì)是？【選項(xiàng)】A.面向圖像識(shí)別B.基于Transformer編碼器C.使用LSTM處理時(shí)序數(shù)據(jù)D.依賴人工特征工程【參考答案】B【詳細(xì)解析】BERT通過雙向Transformer編碼器捕捉上下文語義，無需人工設(shè)計(jì)特征。選項(xiàng)B正確，其余選項(xiàng)錯(cuò)誤?！绢}干20】人工智能倫理中的“可解釋性”要求模型？【選項(xiàng)】A.完全透明化決策過程B.提高計(jì)算效率C.增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全性D.優(yōu)化部署成本【參考答案】A【詳細(xì)解析】可解釋性要求模型提供決策依據(jù)（如醫(yī)療診斷中的病理分析），選項(xiàng)A正確，其余為無關(guān)要求。2025年綜合類-中學(xué)信息技術(shù)（高級(jí)）-第九章人工智能歷年真題摘選帶答案(篇4)【題干1】監(jiān)督學(xué)習(xí)的核心在于利用帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，以下哪項(xiàng)不屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)的特征？【選項(xiàng)】A.需要輸入數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)輸出標(biāo)簽B.模型通過誤差反向傳播優(yōu)化參數(shù)C.適用于圖像分類等預(yù)測(cè)任務(wù)D.依賴人工標(biāo)注大量數(shù)據(jù)集【參考答案】C【詳細(xì)解析】監(jiān)督學(xué)習(xí)的核心特征是需要帶標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集，選項(xiàng)C提到的圖像分類屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用場(chǎng)景，因此錯(cuò)誤。選項(xiàng)A、B、D均正確描述了監(jiān)督學(xué)習(xí)的特征?！绢}干2】在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，用于提取圖像局部特征的有效結(jié)構(gòu)是？【選項(xiàng)】A.隱藏層B.反向傳播算法C.卷積層D.決策樹【參考答案】C【詳細(xì)解析】卷積層（ConvolutionalLayer）通過卷積核提取圖像的空間局部特征，是CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的核心組件，而隱藏層、反向傳播和決策樹與圖像特征提取無關(guān)?！绢}干3】強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心目標(biāo)是通過試錯(cuò)機(jī)制優(yōu)化智能體的長(zhǎng)期收益，以下哪種算法不基于獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制？【選項(xiàng)】A.Q-learningB.DeepQ-Network（DQN）C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.策略梯度方法【參考答案】C【詳細(xì)解析】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)（NeuralNetworkReinforcementLearning）直接利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近策略函數(shù)，不依賴顯式獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)，屬于無獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制的方法，而其他選項(xiàng)均需通過獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)優(yōu)化策略?！绢}干4】自然語言處理（NLP）中，用于分詞和詞性標(biāo)注的經(jīng)典算法是？【選項(xiàng)】A.支持向量機(jī)B.隨機(jī)森林C.神經(jīng)機(jī)器翻譯D.哈夫曼編碼【參考答案】B【詳細(xì)解析】隨機(jī)森林（RandomForest）是集成學(xué)習(xí)算法，用于分類和回歸任務(wù)；神經(jīng)機(jī)器翻譯（NMT）屬于機(jī)器翻譯技術(shù)；哈夫曼編碼是數(shù)據(jù)壓縮算法。詞性標(biāo)注通常采用隱馬爾可夫模型（HMM）或條件隨機(jī)場(chǎng)（CRF），但選項(xiàng)中B為最接近的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法?！绢}干5】生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）由哪兩部分組成？【選項(xiàng)】A.創(chuàng)意生成器和判別器B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和損失函數(shù)C.生成器和判別器D.編碼器和解碼器【參考答案】C【詳細(xì)解析】GAN的核心架構(gòu)包含生成器（Generator）和判別器（Discriminator），前者生成虛假數(shù)據(jù)，后者判斷數(shù)據(jù)真實(shí)性，兩者通過對(duì)抗訓(xùn)練提升生成質(zhì)量?！绢}干6】在知識(shí)圖譜中，節(jié)點(diǎn)表示實(shí)體，邊表示實(shí)體間的關(guān)系，關(guān)系的類型通常用？【選項(xiàng)】A.隱馬爾可夫模型B.路由協(xié)議C.帶權(quán)有向邊D.優(yōu)先級(jí)隊(duì)列【參考答案】C【詳細(xì)解析】知識(shí)圖譜中的邊通常為帶權(quán)有向邊，權(quán)重表示關(guān)系強(qiáng)度或類型標(biāo)簽，如“父親”“朋友”等。選項(xiàng)A為概率模型，B為網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議，D為隊(duì)列結(jié)構(gòu)?！绢}干7】深度學(xué)習(xí)的核心挑戰(zhàn)之一是解決過擬合問題，以下哪種方法屬于正則化技術(shù)？【選項(xiàng)】A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.自編碼器C.交叉驗(yàn)證D.降維算法【參考答案】A【詳細(xì)解析】數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過變換輸入數(shù)據(jù)增加樣本量，降低過擬合風(fēng)險(xiǎn)；自編碼器用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)；交叉驗(yàn)證是模型評(píng)估方法；降維算法如PCA用于特征壓縮。正則化技術(shù)包括L1/L2正則化等，但選項(xiàng)A為最直接答案?！绢}干8】在推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過濾算法基于用戶-項(xiàng)目評(píng)分矩陣的稀疏性問題，常采用以下哪種方法？【選項(xiàng)】A.矩陣分解B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入C.決策樹回歸D.聚類分析【參考答案】A【詳細(xì)解析】矩陣分解（MatrixFactorization）通過低維因子矩陣逼近原始評(píng)分矩陣，有效解決稀疏性問題；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嵌入（Embedding）屬于矩陣分解的擴(kuò)展形式；決策樹回歸用于數(shù)值預(yù)測(cè)，聚類分析用于無標(biāo)簽數(shù)據(jù)分組?！绢}干9】強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，Q-learning算法的關(guān)鍵在于更新Q值的公式，其形式為？【選項(xiàng)】A.Q(s,a)=maxQ(s',a')+γrB.Q(s,a)=r+γQ(s',a')C.Q(s,a)=Q(s,a)+α[r-Q(s,a)]D.Q(s,a)=αQ(s,a)+(1-α)r【參考答案】C【詳細(xì)解析】Q-learning的更新公式為Q(s,a)=Q(s,a)+α[r+γmaxQ(s',a')-Q(s,a)]，簡(jiǎn)化后為選項(xiàng)C形式；選項(xiàng)A為策略梯度公式，B為蒙特卡洛方法，D為線性回歸形式?！绢}干10】在圖像識(shí)別任務(wù)中，目標(biāo)檢測(cè)算法中常用的錨框（Anchor）設(shè)計(jì)主要解決什么問題？【選項(xiàng)】A.提升模型收斂速度B.減少計(jì)算量C.優(yōu)化錨框與真實(shí)框的匹配度D.增強(qiáng)數(shù)據(jù)多樣性【參考答案】C【詳細(xì)解析】錨框設(shè)計(jì)通過預(yù)定義不同尺寸和位置的候選框，優(yōu)化模型對(duì)真實(shí)目標(biāo)框的匹配精度，選項(xiàng)C正確；選項(xiàng)A、B、D與錨框設(shè)計(jì)無直接關(guān)聯(lián)?！绢}干11】自然語言處理中，詞袋模型（Bag-of-Words）的缺陷在于忽略了？【選項(xiàng)】A.單詞順序信息B.上下文語義關(guān)系C.詞頻分布特征D.詞匯共現(xiàn)頻率【參考答案】A【詳細(xì)解析】詞袋模型將文本視為單詞頻次統(tǒng)計(jì)，忽略單詞順序（如“蘋果手機(jī)”與“手機(jī)蘋果”視為相同），選項(xiàng)A正確；詞頻分布（C）和共現(xiàn)頻率（D）均被模型簡(jiǎn)化?！绢}干12】在機(jī)器翻譯中，神經(jīng)機(jī)器翻譯（NMT）相比傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯（SMT）的優(yōu)勢(shì)在于？【選項(xiàng)】A.需要人工設(shè)計(jì)特征B.計(jì)算效率更高C.依賴大量平行語料D.模型可解釋性強(qiáng)【參考答案】B【詳細(xì)解析】NMT通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)學(xué)習(xí)特征，減少人工設(shè)計(jì)需求（排除A）；傳統(tǒng)SMT依賴大量平行語料（排除C）；模型可解釋性（D）是NMT的缺點(diǎn)?！绢}干13】在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中，池化層的主要作用是？【選項(xiàng)】A.提升計(jì)算速度B.增強(qiáng)特征表達(dá)能力C.減少內(nèi)存占用D.平衡輸入輸出維度【參考答案】B【詳細(xì)解析】池化層通過最大值或平均池化保留關(guān)鍵特征，增強(qiáng)模型對(duì)輸入變化的魯棒性；選項(xiàng)A、C、D非其主要作用?！绢}干14】在自然語言處理中，文本分類任務(wù)常用的深度學(xué)習(xí)模型是？【選項(xiàng)】A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)B.隨機(jī)森林C.深度置信網(wǎng)絡(luò)D.決策支持系統(tǒng)【參考答案】C【詳細(xì)解析】深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）通過多層堆棧自動(dòng)提取特征，適用于分類任務(wù)；選項(xiàng)A為生成模型，B為集成樹模型，D為管理信息系統(tǒng)?！绢}干15】在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，MCTS（蒙特卡洛樹搜索）算法主要用于解決什么問題？【選項(xiàng)】A.過擬合問題B.評(píng)估函數(shù)設(shè)計(jì)C.有限狀態(tài)空間搜索D.離散動(dòng)作空間優(yōu)化【參考答案】C【詳細(xì)解析】MCTS通過模擬訓(xùn)練（Rollout）和樹結(jié)構(gòu)搜索（TreeSearch）解決復(fù)雜狀態(tài)空間中的動(dòng)作選擇問題；選項(xiàng)A、B、D與MCTS無直接關(guān)聯(lián)?！绢}干16】在知識(shí)圖譜中，路徑查詢“父親（父親）-母親（妻子）”的語義含義是？【選項(xiàng)】A.父親的父親與母親是夫妻關(guān)系B.父親的母親與妻子是姐妹關(guān)系C.父親的母親與妻子是母子關(guān)系D.父親的母親與妻子是兄妹關(guān)系【參考答案】A【詳細(xì)解析】路徑查詢“父親（父親）-母親（妻子）”表示查詢某人的父親（父親）的母親（即祖父）與他的妻子（即祖母）是否為夫妻關(guān)系，選項(xiàng)A正確?！绢}干17】在自然語言處理中，命名實(shí)體識(shí)別（NER）的常用工具是？【選項(xiàng)】A.決策樹B.基于規(guī)則的方法C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.隨機(jī)森林【參考答案】B【詳細(xì)解析】基于規(guī)則的方法（如正則表達(dá)式、詞典匹配）是傳統(tǒng)NER的常用手段；選項(xiàng)A、C、D為統(tǒng)計(jì)或深度學(xué)習(xí)方法，非最常用工具?！绢}干18】在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，策略梯度方法的核心是通過梯度下降優(yōu)化策略函數(shù)，其更新公式為？【選項(xiàng)】A.θ=θ-α?θJ(θ)B.θ=θ+α?θJ(θ)C.θ=θ-α?θL(θ)D.θ=θ+α?θL(θ)【參考答案】A【詳細(xì)解析】策略梯度公式為θ=θ-α?θJ(θ)，其中J(θ)為策略期望獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)，選項(xiàng)A正確；選項(xiàng)B梯度方向錯(cuò)誤，C、D中的L(θ)通常指損失函數(shù)?！绢}干19】在圖像識(shí)別中，目標(biāo)檢測(cè)算法中非極大值抑制（NMS）的作用是？【選項(xiàng)】A.提升模型精度B.增強(qiáng)計(jì)算效率C.解決重復(fù)檢測(cè)問題D.優(yōu)化錨框設(shè)計(jì)【參考答案】C【詳細(xì)解析】NMS通過去除重疊框保留最佳檢測(cè)結(jié)果，解決多框重復(fù)問題；選項(xiàng)A為模型優(yōu)化目標(biāo)，B、D非NMS功能?！绢}干20】在知識(shí)圖譜中，用于表示實(shí)體類型和屬性關(guān)系的圖結(jié)構(gòu)是？【選項(xiàng)】A.樹形結(jié)構(gòu)B.有向無環(huán)圖C.集合結(jié)構(gòu)D.棧結(jié)構(gòu)【參考答案】B【詳細(xì)解析】知識(shí)圖譜通常采用有向無環(huán)圖（DAG）或圖結(jié)構(gòu)，實(shí)體通過節(jié)點(diǎn)表示，關(guān)系通過有向邊連接；選項(xiàng)A、C、D為其他數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。2025年綜合類-中學(xué)信息技術(shù)（高級(jí)）-第九章人工智能歷年真題摘選帶答案(篇5)【題干1】監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)的核心區(qū)別在于什么？【選項(xiàng)】A.是否需要人工標(biāo)注數(shù)據(jù)；B.模型是否需要訓(xùn)練；C.數(shù)據(jù)規(guī)模大??；D.輸出結(jié)果類型?！緟⒖即鸢浮緼【詳細(xì)解析】監(jiān)督學(xué)習(xí)需要預(yù)先標(biāo)注的輸入-輸出數(shù)據(jù)對(duì)來訓(xùn)練模型，而無監(jiān)督學(xué)習(xí)直接從無標(biāo)簽數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)模式。選項(xiàng)A準(zhǔn)確描述了二者的核心差異，其他選項(xiàng)均與定義無關(guān)?！绢}干2】深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，用于處理圖像數(shù)據(jù)的卷積層主要解決什么問題？【選項(xiàng)】A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)；B.特征提??；C.數(shù)據(jù)清洗；D.降維壓縮?！緟⒖即鸢浮緽【詳細(xì)解析】卷積層通過局部感受野和權(quán)值共享機(jī)制自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的空間特征（如邊緣、紋理），這是CNN的核心功能。選項(xiàng)B正確，其他選項(xiàng)屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理或存儲(chǔ)環(huán)節(jié)?！绢}干3】生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的架構(gòu)包含哪兩個(gè)核心組件？【選項(xiàng)】A.創(chuàng)造器與判別器；B.監(jiān)督器與優(yōu)化器；C.數(shù)據(jù)庫(kù)與處理器；D.輸入層與輸出層?！緟⒖即鸢浮緼【詳細(xì)解析】GAN通過生成器（Generator）創(chuàng)建假數(shù)據(jù)，判別器（Discriminator）區(qū)分真假數(shù)據(jù)，二者通過對(duì)抗訓(xùn)練優(yōu)化。選項(xiàng)A符合GAN的經(jīng)典定義，其他選項(xiàng)為通用網(wǎng)絡(luò)組件?！绢}干4】自然語言處理中，詞嵌入技術(shù)的主要作用是什么？【選項(xiàng)】A.提升模型計(jì)算效率；B.將詞語映射為低維向量；C.增強(qiáng)文本可讀性；D.自動(dòng)生成新詞匯?！緟⒖即鸢浮緽【詳細(xì)解析】詞嵌入（如Word2Vec、GloVe）將詞語轉(zhuǎn)換為連續(xù)向量空間中的點(diǎn)，使相似語義的詞語距離更近。選項(xiàng)B直接對(duì)應(yīng)技術(shù)本質(zhì)，其他選項(xiàng)與詞嵌入無關(guān)?！绢}干5】在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中，條件獨(dú)立性的判斷依據(jù)是？【選項(xiàng)】A.節(jié)點(diǎn)間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)；B.概率分布函數(shù)；C.數(shù)據(jù)集大??；D.訓(xùn)練時(shí)長(zhǎng)?！緟⒖即鸢浮緼【詳細(xì)解析】貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（DAG圖）定義了變量間的條件依賴關(guān)系，通過父節(jié)點(diǎn)集合確定獨(dú)立性。選項(xiàng)A正確，其他選項(xiàng)屬于統(tǒng)計(jì)建模參數(shù)。【題干6】遷移學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用場(chǎng)景是？【選項(xiàng)】A.從scratch構(gòu)建新模型；B.利用預(yù)訓(xùn)練模型解決新任務(wù)；C.數(shù)據(jù)清洗與去噪；D.算法優(yōu)化調(diào)參?！緟⒖即鸢浮緽【詳細(xì)解析】遷移學(xué)習(xí)通過復(fù)用預(yù)訓(xùn)練模型（如BERT、ResNet）的知識(shí)解決目標(biāo)任務(wù)，減少數(shù)據(jù)需求。選項(xiàng)B準(zhǔn)確描述應(yīng)用邏輯，其他選項(xiàng)為通用數(shù)據(jù)處理步驟?！绢}干7】圖像識(shí)別中，數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)的主要目的是？【選項(xiàng)】A.降低計(jì)算復(fù)雜度；B.擴(kuò)大訓(xùn)練數(shù)據(jù)多樣性；C.提升模型魯棒性；D.優(yōu)化損失函數(shù)?！緟⒖即鸢浮緽【詳細(xì)解析】數(shù)據(jù)增強(qiáng)通過旋轉(zhuǎn)、裁剪、加噪聲等操作生成新樣本，直接增加數(shù)據(jù)多樣性以緩解過擬合。選項(xiàng)B正確，其他選項(xiàng)與數(shù)據(jù)增強(qiáng)目標(biāo)無關(guān)?！绢}干8】在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，Q-learning算法的核心更新公式是？【選項(xiàng)】Q(s,a)=Q(s,a)+α[r+γQ(s',a')-Q(s,a)]；【選項(xiàng)】Q(s,a)=Q(s,a)+α[r+γQ(s',a'')-Q(s,a)]；【選項(xiàng)】Q(s,a)=Q(s,a)+α[r+γQ(s,a')-Q(s,a)]；【選項(xiàng)】Q(s,a)=Q(s,a)+α[r+γQ(s',a')-Q(s,a)]?！緟⒖即鸢浮緿【詳細(xì)解析】Q-learning的貝爾曼方程中，Q值更新需考慮未來最優(yōu)動(dòng)作（a'）對(duì)應(yīng)的Q值（Q(s',a')）。選項(xiàng)D公式完整，其他選項(xiàng)存在符號(hào)錯(cuò)誤或狀態(tài)轉(zhuǎn)移錯(cuò)誤?！绢}干9】知識(shí)圖譜的三大核心要素是？【選項(xiàng)】節(jié)點(diǎn)、邊、屬性；【選項(xiàng)】實(shí)體、關(guān)系、屬性；【選項(xiàng)】頂點(diǎn)、邊、權(quán)重；【選項(xiàng)】特征、標(biāo)簽、類別?！緟⒖即鸢浮緼【詳細(xì)解析】知識(shí)圖譜以圖結(jié)構(gòu)表示，節(jié)點(diǎn)（實(shí)體）通過邊（關(guān)系）連接，屬性描述節(jié)點(diǎn)特征。選項(xiàng)A準(zhǔn)確對(duì)應(yīng)知識(shí)圖譜基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，其他選項(xiàng)混淆了通用圖論概念?！绢}干10】在推薦系統(tǒng)中，協(xié)同過濾算法主要依賴什么進(jìn)行推薦？【選項(xiàng)】用戶歷史行為數(shù)據(jù)；【選項(xiàng)】物品分類標(biāo)簽；【選項(xiàng)】用戶畫像相似度；【選項(xiàng)】實(shí)時(shí)搜索關(guān)鍵詞?！緟⒖即鸢浮緾【詳細(xì)解析】協(xié)同過濾通過計(jì)算用戶或物品的相似度（如余弦相似度）進(jìn)行推薦，選項(xiàng)C直接對(duì)應(yīng)算法核心機(jī)制，其他選項(xiàng)屬于其他推薦方法?！绢}干11】生成式預(yù)訓(xùn)練模型（如GPT-4）的核心訓(xùn)練目標(biāo)是什么？【選項(xiàng)】最小化分類錯(cuò)誤率；【選項(xiàng)】最大化文本連貫性；【選