裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共2頁西華師范大學《深度學習與應用》2024-2025學年第一學期期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20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、想象一個語音識別的系統(tǒng)開發(fā)，需要將輸入的語音轉換為文字。語音數(shù)據(jù)具有連續(xù)性、變異性和噪聲等特點。以下哪種模型架構和訓練方法可能是最有效的？（）A.隱馬爾可夫模型（HMM）結合高斯混合模型（GMM），傳統(tǒng)方法，對短語音處理較好，但對復雜語音的適應性有限B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡-隱馬爾可夫模型（DNN-HMM），結合了DNN的特征學習能力和HMM的時序建模能力，但訓練難度較大C.端到端的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）語音識別模型，直接從語音到文字，減少中間步驟，但對長語音的處理可能不夠靈活D.基于Transformer架構的語音識別模型，利用自注意力機制捕捉長距離依賴，性能優(yōu)秀，但計算資源需求大2、假設在一個醫(yī)療診斷的場景中，需要通過機器學習算法來預測患者是否患有某種疾病。收集了大量患者的生理指標、病史和生活習慣等數(shù)據(jù)。在選擇算法時，需要考慮模型的準確性、可解釋性以及對新數(shù)據(jù)的泛化能力。以下哪種算法可能是最適合的？（）A.決策樹算法，因為它能夠清晰地展示決策過程，具有較好的可解釋性，但可能在復雜數(shù)據(jù)上的準確性有限B.支持向量機算法，對高維數(shù)據(jù)有較好的處理能力，準確性較高，但模型解釋相對困難C.隨機森林算法，由多個決策樹組成，準確性較高且具有一定的抗噪能力，但可解釋性一般D.深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡算法，能夠自動提取特征，準確性可能很高，但模型非常復雜，難以解釋3、假設我們要使用機器學習算法來預測股票價格的走勢。以下哪種數(shù)據(jù)特征可能對預測結果幫助較小（）A.公司的財務報表數(shù)據(jù)B.社交媒體上關于該股票的討論熱度C.股票代碼D.宏觀經(jīng)濟指標4、假設正在研究一個文本生成任務，例如生成新聞文章。以下哪種深度學習模型架構在自然語言生成中表現(xiàn)出色？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）B.長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）C.門控循環(huán)單元（GRU）D.以上模型都常用于文本生成5、假設正在研究一個語音合成任務，需要生成自然流暢的語音。以下哪種技術在語音合成中起到關鍵作用？（）A.聲碼器B.文本到語音轉換模型C.語音韻律模型D.以上技術都很重要6、在使用隨機森林算法進行分類任務時，以下關于隨機森林特點的描述，哪一項是不準確的？（）A.隨機森林是由多個決策樹組成的集成模型，通過投票來決定最終的分類結果B.隨機森林在訓練過程中對特征進行隨機抽樣，增加了模型的隨機性和多樣性C.隨機森林對于處理高維度數(shù)據(jù)和缺失值具有較好的魯棒性D.隨機森林的訓練速度比單個決策樹慢，因為需要構建多個決策樹7、某機器學習項目需要對視頻數(shù)據(jù)進行分析和理解。以下哪種方法可以將視頻數(shù)據(jù)轉換為適合機器學習模型處理的形式？（）A.提取關鍵幀B.視頻編碼C.光流計算D.以上方法都可以8、在一個多分類問題中，如果類別之間存在層次關系，以下哪種分類方法可以考慮這種層次結構？（）A.層次分類B.一對一分類C.一對多分類D.以上方法都可以9、某機器學習模型在訓練過程中，損失函數(shù)的值一直沒有明顯下降。以下哪種可能是導致這種情況的原因？（）A.學習率過高B.模型過于復雜C.數(shù)據(jù)預處理不當D.以上原因都有可能10、想象一個無人駕駛汽車的環(huán)境感知任務，需要識別道路、車輛、行人等對象。以下哪種機器學習方法可能是最關鍵的？（）A.目標檢測算法，如FasterR-CNN或YOLO，能夠快速準確地識別多個對象，但對小目標檢測可能存在挑戰(zhàn)B.語義分割算法，對圖像進行像素級的分類，但計算量較大C.實例分割算法，不僅區(qū)分不同類別，還區(qū)分同一類別中的不同個體，但模型復雜D.以上三種方法結合使用，根據(jù)具體場景和需求進行選擇和優(yōu)化11、在一個圖像分類任務中，模型在訓練集上表現(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導致的？（）A.過擬合B.欠擬合C.數(shù)據(jù)不平衡D.特征選擇不當12、在一個股票價格預測的場景中，需要根據(jù)歷史的股票價格、成交量、公司財務指標等數(shù)據(jù)來預測未來的價格走勢。數(shù)據(jù)具有非線性、非平穩(wěn)和高噪聲的特點。以下哪種方法可能是最合適的？（）A.傳統(tǒng)的線性回歸方法，簡單直觀，但無法處理非線性關系B.支持向量回歸（SVR），對非線性數(shù)據(jù)有一定處理能力，但對高噪聲數(shù)據(jù)可能效果不佳C.隨機森林回歸，能夠處理非線性和高噪聲數(shù)據(jù)，但解釋性較差D.基于深度學習的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）或長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM），對時間序列數(shù)據(jù)有較好的建模能力，但容易過擬合13、在自然語言處理中，詞嵌入（WordEmbedding）的作用是（）A.將單詞轉換為向量B.進行詞性標注C.提取文本特征D.以上都是14、在構建一個圖像識別模型時，需要對圖像數(shù)據(jù)進行預處理和增強。如果圖像存在光照不均、噪聲和模糊等問題，以下哪種預處理和增強技術組合可能最為有效？（）A.直方圖均衡化、中值濾波和銳化B.灰度變換、高斯濾波和圖像翻轉C.色彩空間轉換、均值濾波和圖像縮放D.對比度拉伸、雙邊濾波和圖像旋轉15、在一個醫(yī)療診斷項目中，我們希望利用機器學習算法來預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、病史等信息。在選擇合適的機器學習算法時，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，能夠處理非線性關系C.支持向量機算法，在小樣本數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色D.隨機森林算法，對噪聲和異常值具有較好的容忍性16、假設要對一個復雜的數(shù)據(jù)集進行降維，以便于可視化和后續(xù)分析。以下哪種降維方法可能是最有效的？（）A.主成分分析（PCA），尋找數(shù)據(jù)的主要方向，但可能丟失一些局部信息B.線性判別分析（LDA），考慮類別信息，但對非線性結構不敏感C.t-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE），能夠保持數(shù)據(jù)的局部結構，但計算復雜度高D.以上方法結合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點和分析目的選擇合適的降維策略17、在一個圖像識別任務中，數(shù)據(jù)存在類別不平衡的問題，即某些類別的樣本數(shù)量遠遠少于其他類別。以下哪種處理方法可能是有效的？（）A.過采樣少數(shù)類樣本，增加其數(shù)量，但可能導致過擬合B.欠采樣多數(shù)類樣本，減少其數(shù)量，但可能丟失重要信息C.生成合成樣本，如使用SMOTE算法，但合成樣本的質(zhì)量難以保證D.以上方法結合使用，并結合模型調(diào)整進行優(yōu)化18、假設正在開發(fā)一個用于情感分析的深度學習模型，需要對模型進行優(yōu)化。以下哪種優(yōu)化算法在深度學習中被廣泛使用？（）A.隨機梯度下降（SGD）B.自適應矩估計（Adam）C.牛頓法D.共軛梯度法19、某研究需要對生物信息數(shù)據(jù)進行分析，例如基因序列數(shù)據(jù)。以下哪種機器學習方法在處理生物信息學問題中經(jīng)常被應用？（）A.隱馬爾可夫模型B.條件隨機場C.深度學習模型D.以上方法都常用20、在機器學習中，特征選擇是一項重要的任務，旨在從眾多的原始特征中選擇出對模型性能有顯著影響的特征。假設我們有一個包含大量特征的數(shù)據(jù)集，在進行特征選擇時，以下哪種方法通常不被采用？（）A.基于相關性分析，選擇與目標變量高度相關的特征B.隨機選擇一部分特征，進行試驗和比較C.使用遞歸特征消除（RFE）方法，逐步篩選特征D.基于領域知識和經(jīng)驗，手動選擇特征二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）說明機器學習在美容美發(fā)行業(yè)中的形象設計。2、（本題5分）簡述機器學習在進化遺傳學中的進化路徑預測。3、（本題5分）機器學習在精神醫(yī)學中的研究成果有哪些？4、（本題5分）什么是主動學習？它的適用場景是什么？5、（本題5分）解釋如何使用機器學習進行颶風路徑預測。三、應用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）通過主成分分析對音頻數(shù)據(jù)進行降維。2、（本題5分）借助比較基因組學數(shù)據(jù)研究物種間的基因差異和進化關系。3、（本題5分）使用決策樹算法對疾病進行診斷。4、（本題5分）依據(jù)營養(yǎng)學數(shù)據(jù)制定合理的飲食計劃。5、（本題5分）利用問答系統(tǒng)回答用戶提出的關于歷史事件的問題。四、論述題（本大題共3個小題，共30分)1、