2025年全國計(jì)算機(jī)技術(shù)與軟件專業(yè)技術(shù)資格（水平）考試-人工智能工程師試卷考試時(shí)間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單選題（本部分共25題，每題1分，共25分。每題只有一個(gè)選項(xiàng)是正確的，請將正確選項(xiàng)的字母填涂在答題卡相應(yīng)位置。）1.人工智能的發(fā)展歷程中，哪一年被廣泛認(rèn)為是深度學(xué)習(xí)技術(shù)取得重大突破的年份？A.2005年B.2012年C.2018年D.2020年2.下列哪一項(xiàng)不是人工智能倫理的核心原則？A.公平性B.可解釋性C.安全性D.經(jīng)濟(jì)效益3.在機(jī)器學(xué)習(xí)的分類中，決策樹算法屬于哪一類？A.監(jiān)督學(xué)習(xí)B.無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)4.下列哪種技術(shù)通常用于圖像識別任務(wù)中的特征提??？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.支持向量機(jī)C.決策樹D.k-均值聚類5.在自然語言處理中，詞嵌入技術(shù)的主要目的是什么？A.提高模型訓(xùn)練速度B.增強(qiáng)模型泛化能力C.減少模型參數(shù)數(shù)量D.提升模型可解釋性6.下列哪種算法常用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體與環(huán)境的交互？A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.Q-learningC.決策樹D.k-均值聚類7.在深度學(xué)習(xí)模型中，Dropout的主要作用是什么？A.提高模型訓(xùn)練速度B.減少模型過擬合C.增加模型參數(shù)數(shù)量D.提升模型可解釋性8.下列哪種技術(shù)通常用于自然語言處理中的文本分類任務(wù)？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.支持向量機(jī)C.決策樹D.k-均值聚類9.在機(jī)器學(xué)習(xí)的評估中，AUC指標(biāo)主要用于衡量什么？A.模型的訓(xùn)練速度B.模型的泛化能力C.模型的過擬合程度D.模型的可解釋性10.下列哪種技術(shù)通常用于圖像識別任務(wù)中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.支持向量機(jī)C.數(shù)據(jù)擴(kuò)充D.k-均值聚類11.在自然語言處理中，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的主要優(yōu)勢是什么？A.能夠處理長序列數(shù)據(jù)B.訓(xùn)練速度快C.參數(shù)數(shù)量少D.可解釋性強(qiáng)12.下列哪種算法常用于聚類分析任務(wù)？A.決策樹B.支持向量機(jī)C.k-均值聚類D.Q-learning13.在深度學(xué)習(xí)模型中，BatchNormalization的主要作用是什么？A.提高模型訓(xùn)練速度B.減少模型過擬合C.增加模型參數(shù)數(shù)量D.提升模型可解釋性14.下列哪種技術(shù)通常用于自然語言處理中的機(jī)器翻譯任務(wù)？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.支持向量機(jī)C.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.k-均值聚類15.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體的主要目標(biāo)是什么？A.學(xué)習(xí)如何與環(huán)境交互B.提高模型訓(xùn)練速度C.減少模型過擬合D.提升模型可解釋性16.下列哪種算法常用于異常檢測任務(wù)？A.決策樹B.支持向量機(jī)C.IsolationForestD.Q-learning17.在深度學(xué)習(xí)模型中，ReLU激活函數(shù)的主要優(yōu)勢是什么？A.提高模型訓(xùn)練速度B.減少模型過擬合C.增加模型參數(shù)數(shù)量D.提升模型可解釋性18.下列哪種技術(shù)通常用于自然語言處理中的情感分析任務(wù)？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.支持向量機(jī)C.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.k-均值聚類19.在機(jī)器學(xué)習(xí)的評估中，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)主要用于衡量什么？A.模型的訓(xùn)練速度B.模型的泛化能力C.模型的過擬合程度D.模型的可解釋性20.下列哪種技術(shù)通常用于圖像識別任務(wù)中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.支持向量機(jī)C.數(shù)據(jù)擴(kuò)充D.k-均值聚類21.在自然語言處理中，Transformer模型的主要優(yōu)勢是什么？A.能夠處理長序列數(shù)據(jù)B.訓(xùn)練速度快C.參數(shù)數(shù)量少D.可解釋性強(qiáng)22.下列哪種算法常用于半監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)？A.決策樹B.支持向量機(jī)C.半監(jiān)督支持向量機(jī)D.Q-learning23.在深度學(xué)習(xí)模型中，AdaptiveLearningRate的主要作用是什么？A.提高模型訓(xùn)練速度B.減少模型過擬合C.增加模型參數(shù)數(shù)量D.提升模型可解釋性24.下列哪種技術(shù)通常用于自然語言處理中的命名實(shí)體識別任務(wù)？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.支持向量機(jī)C.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.k-均值聚類25.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，折扣因子（gamma）的主要作用是什么？A.學(xué)習(xí)如何與環(huán)境交互B.提高模型訓(xùn)練速度C.減少模型過擬合D.提升模型可解釋性二、多選題（本部分共15題，每題2分，共30分。每題有多個(gè)選項(xiàng)是正確的，請將正確選項(xiàng)的字母填涂在答題卡相應(yīng)位置。）1.人工智能倫理的核心原則包括哪些？A.公平性B.可解釋性C.安全性D.經(jīng)濟(jì)效益2.下列哪些技術(shù)屬于深度學(xué)習(xí)中的常用模型？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.支持向量機(jī)C.決策樹D.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)3.在自然語言處理中，詞嵌入技術(shù)的主要應(yīng)用包括哪些？A.提高模型訓(xùn)練速度B.增強(qiáng)模型泛化能力C.減少模型參數(shù)數(shù)量D.提升模型可解釋性4.下列哪些算法常用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體與環(huán)境的交互？A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.Q-learningC.決策樹D.k-均值聚類5.在深度學(xué)習(xí)模型中，常用的正則化技術(shù)包括哪些？A.DropoutB.BatchNormalizationC.L1正則化D.L2正則化6.下列哪些技術(shù)通常用于圖像識別任務(wù)中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.支持向量機(jī)C.數(shù)據(jù)擴(kuò)充D.k-均值聚類7.在自然語言處理中，常用的文本分類技術(shù)包括哪些？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.支持向量機(jī)C.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.k-均值聚類8.下列哪些算法常用于聚類分析任務(wù)？A.決策樹B.支持向量機(jī)C.k-均值聚類D.DBSCAN9.在深度學(xué)習(xí)模型中，常用的激活函數(shù)包括哪些？A.ReLUB.SigmoidC.TanhD.Softmax10.下列哪些技術(shù)通常用于自然語言處理中的機(jī)器翻譯任務(wù)？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.支持向量機(jī)C.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.Transformer11.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，常用的評估指標(biāo)包括哪些？A.折扣因子（gamma）B.獎勵(lì)函數(shù)C.Q值D.回歸分析12.下列哪些算法常用于異常檢測任務(wù)？A.決策樹B.支持向量機(jī)C.IsolationForestD.One-ClassSVM13.在深度學(xué)習(xí)模型中，常用的優(yōu)化算法包括哪些？A.梯度下降法B.Adam優(yōu)化器C.RMSprop優(yōu)化器D.Adagrad優(yōu)化器14.下列哪些技術(shù)通常用于自然語言處理中的情感分析任務(wù)？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.支持向量機(jī)C.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.k-均值聚類15.在機(jī)器學(xué)習(xí)的評估中，常用的評估指標(biāo)包括哪些？A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.F1分?jǐn)?shù)三、判斷題（本部分共10題，每題1分，共10分。請將正確選項(xiàng)的“√”填涂在答題卡相應(yīng)位置，錯(cuò)誤選項(xiàng)的“×”填涂在答題卡相應(yīng)位置。）1.深度學(xué)習(xí)模型一定比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型具有更好的泛化能力?！?.在自然語言處理中，詞嵌入技術(shù)可以將詞語映射到高維空間中的向量?！?.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體是通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的?！?.Dropout技術(shù)可以有效地防止深度學(xué)習(xí)模型的過擬合?！?.在圖像識別任務(wù)中，數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可以提高模型的泛化能力。√6.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）適用于處理長序列數(shù)據(jù)，但存在梯度消失問題?！?.支持向量機(jī)（SVM）是一種常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，適用于分類和回歸任務(wù)?！?.在聚類分析任務(wù)中，k-均值聚類算法是一種常用的算法，但需要預(yù)先指定聚類數(shù)量?！?.在深度學(xué)習(xí)模型中，BatchNormalization可以加速模型的訓(xùn)練過程。√10.人工智能倫理的主要目標(biāo)是確保人工智能技術(shù)的安全性和可控性。√四、簡答題（本部分共5題，每題4分，共20分。請將答案寫在答題卡相應(yīng)位置。）1.簡述深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)在模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方式上的主要區(qū)別。答：深度學(xué)習(xí)模型通常具有更多的層次和更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的層次特征，而傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型通常結(jié)構(gòu)較為簡單，需要人工設(shè)計(jì)特征。在訓(xùn)練方式上，深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的數(shù)據(jù)和高計(jì)算資源，而傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型對數(shù)據(jù)量和計(jì)算資源的要求相對較低。2.解釋詞嵌入技術(shù)在自然語言處理中的作用，并列舉至少兩種常用的詞嵌入方法。答：詞嵌入技術(shù)可以將詞語映射到高維空間中的向量，從而將詞語的語義信息編碼到向量中，便于后續(xù)的機(jī)器學(xué)習(xí)處理。常用的詞嵌入方法包括Word2Vec和GloVe。3.描述強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體、環(huán)境、狀態(tài)、動作和獎勵(lì)等基本概念。答：智能體是學(xué)習(xí)系統(tǒng)的主體，環(huán)境是智能體所處的外部世界，狀態(tài)是環(huán)境在某一時(shí)刻的描述，動作是智能體可以執(zhí)行的操作，獎勵(lì)是環(huán)境對智能體執(zhí)行動作后的反饋信號。4.解釋Dropout技術(shù)在深度學(xué)習(xí)中的作用，并說明其工作原理。答：Dropout技術(shù)是一種正則化方法，可以有效地防止深度學(xué)習(xí)模型的過擬合。其工作原理是在訓(xùn)練過程中隨機(jī)地將一部分神經(jīng)元的輸出設(shè)置為零，從而減少模型對特定神經(jīng)元的依賴，提高模型的泛化能力。5.列舉三種常用的圖像識別任務(wù)，并簡述每種任務(wù)的特點(diǎn)。答：常用的圖像識別任務(wù)包括圖像分類、目標(biāo)檢測和圖像分割。圖像分類任務(wù)是將圖像劃分到預(yù)定義的類別中，目標(biāo)檢測任務(wù)是在圖像中定位并分類目標(biāo)，圖像分割任務(wù)是將圖像分割成不同的區(qū)域，每個(gè)區(qū)域?qū)?yīng)不同的語義信息。本次試卷答案如下一、單選題答案及解析1.B解析：2012年是深度學(xué)習(xí)技術(shù)取得重大突破的年份，尤其是ImageNet圖像識別競賽中AlexNet模型的優(yōu)異表現(xiàn)，標(biāo)志著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的復(fù)興。2.D解析：人工智能倫理的核心原則包括公平性、可解釋性、安全性等，經(jīng)濟(jì)效益并非其核心原則。3.A解析：決策樹算法是一種典型的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，通過樹狀圖模型進(jìn)行決策。4.A解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）特別適用于圖像識別任務(wù)中的特征提取，能夠自動學(xué)習(xí)圖像中的層次特征。5.B解析：詞嵌入技術(shù)的主要目的是將詞語映射到高維空間中的向量，增強(qiáng)模型對詞語語義的理解和泛化能力。6.B解析：Q-learning是一種常用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，通過學(xué)習(xí)狀態(tài)-動作值函數(shù)來指導(dǎo)智能體與環(huán)境的交互。7.B解析：Dropout技術(shù)的主要作用是減少模型過擬合，通過隨機(jī)丟棄一部分神經(jīng)元輸出，降低模型對特定神經(jīng)元的依賴。8.B解析：支持向量機(jī)（SVM）常用于自然語言處理中的文本分類任務(wù)，能夠有效地處理高維數(shù)據(jù)。9.B解析：AUC指標(biāo)主要用于衡量模型的泛化能力，即模型在未知數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)。10.C解析：數(shù)據(jù)擴(kuò)充是一種常用的圖像識別任務(wù)中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，通過旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)等操作增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)多樣性。11.A解析：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的主要優(yōu)勢是能夠處理長序列數(shù)據(jù)，通過循環(huán)結(jié)構(gòu)保留歷史信息。12.C解析：k-均值聚類算法是一種常用的聚類分析任務(wù)算法，通過迭代更新聚類中心將數(shù)據(jù)點(diǎn)劃分到不同的簇中。13.B解析：BatchNormalization的主要作用是減少模型過擬合，通過歸一化操作穩(wěn)定訓(xùn)練過程。14.C解析：遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）常用于自然語言處理中的機(jī)器翻譯任務(wù)，能夠處理序列數(shù)據(jù)中的時(shí)序關(guān)系。15.A解析：強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體的主要目標(biāo)是學(xué)習(xí)如何與環(huán)境交互，通過選擇動作來最大化累積獎勵(lì)。16.C解析：IsolationForest是一種常用的異常檢測任務(wù)算法，通過隔離異常點(diǎn)來識別異常數(shù)據(jù)。17.B解析：ReLU激活函數(shù)的主要優(yōu)勢是能夠解決梯度消失問題，加速模型訓(xùn)練過程。18.C解析：遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）常用于自然語言處理中的情感分析任務(wù)，能夠處理文本中的時(shí)序關(guān)系。19.B解析：F1分?jǐn)?shù)主要用于衡量模型的泛化能力，綜合考慮精確率和召回率。20.C解析：數(shù)據(jù)擴(kuò)充是一種常用的圖像識別任務(wù)中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，通過旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)等操作增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)多樣性。21.A解析：Transformer模型的主要優(yōu)勢是能夠處理長序列數(shù)據(jù)，通過自注意力機(jī)制捕捉長距離依賴關(guān)系。22.C解析：半監(jiān)督支持向量機(jī)是一種常用的半監(jiān)督學(xué)習(xí)任務(wù)算法，利用少量標(biāo)記數(shù)據(jù)和大量未標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)。23.B解析：AdaptiveLearningRate的主要作用是減少模型過擬合，通過動態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率提高訓(xùn)練效果。24.C解析：遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）常用于自然語言處理中的命名實(shí)體識別任務(wù)，能夠處理文本中的時(shí)序關(guān)系。25.A解析：折扣因子（gamma）的主要作用是學(xué)習(xí)如何與環(huán)境交互，通過折扣未來獎勵(lì)來平衡短期和長期目標(biāo)。二、多選題答案及解析1.ABC解析：人工智能倫理的核心原則包括公平性、可解釋性、安全性等，經(jīng)濟(jì)效益并非其核心原則。2.AD解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)中常用的模型，支持向量機(jī)和決策樹屬于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。3.BC解析：詞嵌入技術(shù)的主要應(yīng)用包括增強(qiáng)模型泛化能力和減少模型參數(shù)數(shù)量，提高模型訓(xùn)練速度和可解釋性并非其主要應(yīng)用。4.AB解析：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Q-learning是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中常用的智能體與環(huán)境的交互算法，決策樹和k-均值聚類不屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。5.ABCD解析：深度學(xué)習(xí)中常用的正則化技術(shù)包括Dropout、BatchNormalization、L1正則化和L2正則化等。6.C解析：數(shù)據(jù)擴(kuò)充是圖像識別任務(wù)中常用的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和k-均值聚類不屬于數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)。7.ABC解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是自然語言處理中常用的文本分類技術(shù)，k-均值聚類不屬于文本分類技術(shù)。8.CD解析：k-均值聚類和DBSCAN是聚類分析任務(wù)中常用的算法，決策樹和支持向量機(jī)不屬于聚類分析算法。9.ABC解析：深度學(xué)習(xí)中常用的激活函數(shù)包括ReLU、Sigmoid和Tanh，Softmax通常用于多分類問題的輸出層。10.CD解析：遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Transformer是自然語言處理中常用的機(jī)器翻譯技術(shù)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)不屬于機(jī)器翻譯技術(shù)。11.ABC解析：強(qiáng)化學(xué)習(xí)中常用的評估指標(biāo)包括折扣因子（gamma）、獎勵(lì)函數(shù)和Q值，回歸分析不屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)評估指標(biāo)。12.CD解析：IsolationForest和One-ClassSVM是異常檢測任務(wù)中常用的算法，決策樹和支持向量機(jī)不屬于異常檢測算法。13.ABCD解析：深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法包括梯度下降法、Adam優(yōu)化器、RMSprop優(yōu)化器和Adagrad優(yōu)化器等。14.ABC解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是自然語言處理中常用的情感分析任務(wù)，k-均值聚類不屬于情感分析技術(shù)。15.ABCD解析：機(jī)器學(xué)習(xí)的評估指標(biāo)包括準(zhǔn)確率、精確率、召回率和F1分?jǐn)?shù)等。三、判斷題答案及解析1.√解析：深度學(xué)習(xí)模型通常具有更多的層次和更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的層次特征，因此通常比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型具有更好的泛化能力。2.√解析：詞嵌入技術(shù)可以將詞語映射到高維空間中的向量，從而將詞語的語義信息編碼到向量中，便于后續(xù)的機(jī)器學(xué)習(xí)處理。3.√解析：強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體是通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的，通過選擇動作并接收環(huán)境反饋來更新策略。4.√解析：Dropout技術(shù)可以有效地防止深度學(xué)習(xí)模型的過擬合，通過隨機(jī)丟棄一部分神經(jīng)元的輸出，降低模型對特定神經(jīng)元的依賴。5.√解析：在圖像識別任務(wù)中，數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)可以提高模型的泛化能力，通過增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，使模型更好地適應(yīng)未知數(shù)據(jù)。6.√解析：遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）適用于處理長序列數(shù)據(jù)，但存在梯度消失問題，導(dǎo)致難以學(xué)習(xí)長距離依賴關(guān)系。7.√解析：支持向量機(jī)（SVM）是一種常用的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，適用于分類和回歸任務(wù)，通過尋找最優(yōu)超平面進(jìn)行決策。8.√解析：在聚類分析任務(wù)中，k-均值聚類算法是一種常用的算法，但需要預(yù)先指定聚類數(shù)量，且對初始聚類中心敏感。9.√解析：在深度學(xué)習(xí)模型中，BatchNormalization可以加速模型的訓(xùn)練過程，通過歸一化操作穩(wěn)定訓(xùn)練過程，提高收斂速度。10.√解析：人工智能倫理的主要目標(biāo)是確保人工智能技術(shù)的安全性和可控性，避免潛在的負(fù)面影響和風(fēng)險(xiǎn)。四、簡答題答案及解析1.答案：深度學(xué)習(xí)模型通常具有更多的層次和更復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的層次特征，而傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型通常結(jié)構(gòu)較為簡單，需要人工設(shè)計(jì)特征。在訓(xùn)練方式上，深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的數(shù)據(jù)和高計(jì)算資源，而傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型對數(shù)據(jù)量和計(jì)算資源的要求相對較低。解析：深度學(xué)習(xí)模型通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，能夠自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中的層次特征，從而提高模型的泛化能力。而傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型通常需要人工設(shè)計(jì)特征，對特征工程的要求較高。在訓(xùn)練方式上，深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的數(shù)據(jù)和高計(jì)算資源，而傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型對數(shù)據(jù)量和計(jì)算資源的要求相對較低。2.答案：