2月人工智能核心算法模擬題及答案一、單選題（共20題，每題1分，共20分）1.題目：使用一組槽來描述事件的發(fā)生序列，這種知識表示法叫做()選項A、過程表示法選項B、語義網絡法選項C、框架表示法選項D、劇本表示法答案：【D】詳解：劇本表示法是用一組槽來描述事件的發(fā)生序列。它將事件按照一定的模式或腳本進行組織，每個腳本包含一系列的場景和角色動作等信息，通過槽來填充具體的細節(jié)，從而表示事件的發(fā)生過程。語義網絡法主要是通過節(jié)點和邊來表示知識及關系；過程表示法側重于描述解決問題的過程；框架表示法是一種結構化的知識表示，強調知識的整體結構和屬性。所以使用一組槽來描述事件發(fā)生序列的是劇本表示法。2.題目：交叉驗證法將數據集劃分為k個大小相似的互斥子集，進行(___)次訓練和測試。選項A、k選項B、k-2選項C、k-1選項D、k+1答案：【A】詳解：交叉驗證法將數據集劃分為k個大小相似的互斥子集，每次選擇其中k-1個子集作為訓練集，剩余1個子集作為測試集，這樣一共要進行k次訓練和測試，所以進行的訓練和測試次數大于k。3.題目：下列哪一項屬于特征學習算法（representationlearningalgorithm）？選項A、K近鄰算法選項B、隨機森林選項C、神經網絡選項D、都不屬于答案：【C】詳解：神經網絡通過對大量數據的學習，能夠自動提取數據中的特征，屬于特征學習算法。而K近鄰算法和隨機森林主要是用于分類和回歸的算法，不屬于特征學習算法。4.題目：一條規(guī)則形如：，其中“←"左邊的部分稱為(___)選項A、布爾表達式選項B、規(guī)則長度選項C、規(guī)則頭選項D、規(guī)則體答案：【C】詳解：在一條規(guī)則中，“←”左邊的部分稱為規(guī)則頭，“←”右邊的部分稱為規(guī)則體。規(guī)則長度并沒有明確這樣的定義，布爾表達式是規(guī)則體中的一部分內容用于條件判斷等。所以這里應選B規(guī)則頭。規(guī)則中“←”左邊的部分是整個規(guī)則的起始部分，用來表示規(guī)則要達成的目標或結論等，符合規(guī)則頭的定義。5.題目：批規(guī)范化(BatchNormalization)的好處都有啥？選項A、讓每一層的輸入的范圍都大致固定選項B、它是一種非常有效的反向傳播(BP)方法選項C、這些均不是選項D、它將權重的歸一化平均值和標準差答案：【A】詳解：批規(guī)范化（BatchNormalization）的好處之一是讓每一層的輸入的范圍都大致固定，A選項正確。它是對輸入數據進行歸一化，而不是權重，B選項錯誤；它不是反向傳播方法，C選項錯誤。6.題目：在Skip-gram實際實現的過程中，通常會讓模型接收（）個tensor輸入。選項A、3選項B、4選項C、1選項D、2答案：【A】7.題目：半監(jiān)督學習包括。選項A、回歸學習選項B、主動學習選項C、聚類學習選項D、直推學習答案：【D】8.題目：邏輯回歸模型是解決什么問題的模型？選項A、回歸問題選項B、聚類問題選項C、分類問題答案：【C】詳解：邏輯回歸模型是一種分類模型，用于解決二分類或多分類問題，通過對輸入特征進行建模，預測樣本屬于不同類別的概率。它與回歸問題的區(qū)別在于，回歸問題是預測連續(xù)的數值，而邏輯回歸是預測離散的類別。聚類問題則是將數據點分成不同的簇，與邏輯回歸模型的用途不同。9.題目：梯度爆炸一般出現在深層網絡和權值初始化值（）的情況下選項A、分布不均勻選項B、太大選項C、太小選項D、太接近零答案：【B】詳解：梯度爆炸一般出現在深層網絡中，當權值初始化值太大時，在反向傳播過程中，梯度會不斷放大，導致梯度值變得非常大，從而出現梯度爆炸現象。而權值太小可能會導致梯度消失；分布不均勻不一定直接導致梯度爆炸；太接近零也不一定就會引發(fā)梯度爆炸。10.題目：下列哪些不是“子集搜索”中的搜索方式(___)選項A、單向搜索選項B、后向搜索選項C、雙向搜索選項D、前向搜索答案：【A】11.題目：閔可夫斯基距離表示為曼哈頓距離時，p為（）。選項A、3選項B、1選項C、4選項D、2答案：【B】12.題目：在中期圖像識別技術（2003-2012）中，索引的經典模型是（）。選項A、口袋模型選項B、增量模型選項C、膠囊模型選項D、詞袋模型答案：【D】詳解：詞袋模型是中期圖像識別技術（2003-2012）中索引的經典模型。它將圖像表示為局部特征的集合，每個局部特征被視為一個“詞”，圖像就像一個“袋子”裝著這些“詞”，通過統(tǒng)計這些“詞”的出現頻率等信息來描述圖像，在圖像識別等領域得到廣泛應用。13.題目：在廢棄階段，廢棄銷毀使用目的不復存在或者有更好解決方法替換的人工智能系統(tǒng)，主要包括數據、（）以及系統(tǒng)整體的廢棄銷毀過程。選項A、模型選項B、程序選項C、算法選項D、算法模型答案：【D】詳解：在廢棄階段，對于廢棄銷毀使用目的不復存在或者有更好解決方法替換的人工智能系統(tǒng)，其廢棄銷毀涵蓋數據、算法模型以及系統(tǒng)整體的廢棄銷毀過程。算法模型是人工智能系統(tǒng)的核心組成部分，對其進行全面的廢棄銷毀處理，能確保相關數據和技術不會被不當利用，保障信息安全和合規(guī)性。14.題目：聚類是一種典型的無監(jiān)督學習任務，然而在現實聚類任務中我們往往能獲得一些額外的監(jiān)督信息，于是可通過(___)來利用監(jiān)督信息以獲得更好的聚類效果。選項A、直推聚類選項B、聚類選項C、半監(jiān)督聚類選項D、監(jiān)督聚類答案：【C】詳解：半監(jiān)督聚類是一種結合了少量標注數據和大量未標注數據進行聚類的方法。在現實聚類任務中，當有一些額外的監(jiān)督信息（少量標注數據）時，半監(jiān)督聚類利用這些監(jiān)督信息來指導聚類過程，能夠獲得比單純的無監(jiān)督聚類更好的效果。監(jiān)督聚類通常是指有完整的標注信息來指導聚類，這里強調的是少量監(jiān)督信息，所以A不準確；普通的“聚類”沒有體現利用監(jiān)督信息，C不符合；直推聚類側重于從已知數據直接推斷未知數據，并非主要利用額外監(jiān)督信息來改善聚類效果，D也不正確。15.題目：Transformer中拋棄了傳統(tǒng)的CNN和RNN，整個網絡結構完全是由()機制組成。選項A、Information選項B、Action選項C、Transformation選項D、Attention答案：【D】詳解：Transformer中拋棄了傳統(tǒng)的CNN和RNN，整個網絡結構完全是由Attention機制組成。Attention機制使得Transformer能夠處理長序列數據，并在自然語言處理等領域取得了顯著的成果。它能夠動態(tài)地關注輸入序列的不同部分，捕捉長距離依賴關系，相比傳統(tǒng)的CNN和RNN在處理序列數據時具有很大優(yōu)勢。16.題目：神經網絡訓練過程中，一般會遇到停滯期，即神經網絡在進入全局最小值之前陷入局部最小值。以下哪個策略可以避免上述情況？選項A、增加參數數量選項B、減少參數數量選項C、改變幾個時期的學習率選項D、在開始時將學習率降低10倍答案：【C】詳解：改變幾個時期的學習率可以幫助避免神經網絡陷入局部最小值。當神經網絡在訓練過程中可能陷入局部最小值時，改變學習率是一種有效的策略。在訓練的不同階段使用不同的學習率，例如在開始時使用較大的學習率快速探索參數空間，然后在接近收斂時使用較小的學習率進行精細調整，有助于跳出局部最小值，更有可能找到全局最小值。增加參數數量可能會使訓練更加復雜且容易陷入局部最小值；減少參數數量可能會限制模型的表達能力；在開始時將學習率降低10倍可能會導致訓練速度過慢，且不一定能有效避免陷入局部最小值。17.題目：下列哪項屬于集成學習（）選項A、Adaboost選項B、kNN分類選項C、k-means選項D、決策樹模型答案：【A】詳解：集成學習是將多個弱學習器組合成一個強學習器的方法。Adaboost是一種典型的集成學習算法，它通過迭代訓練多個弱分類器，并根據每個弱分類器的錯誤率調整其權重，最終將這些弱分類器組合成一個強分類器。決策樹模型是一種基本的分類和回歸方法；kNN分類是基于最近鄰算法的分類方法；k-means是聚類算法，它們都不屬于集成學習。18.題目：在CNN構建中，指定每次訓練或驗證數據集圖片多少的變量為（）。選項A、relu選項B、step選項C、padding選項D、batch答案：【D】19.題目：卷積核與特征圖的通道數的關系是：選項A、卷積核數量越多特征圖通道數越少選項B、卷積核size越大特征圖通道數越多選項C、二者沒有關系選項D、卷積核數量越多特征圖通道數越多答案：【D】詳解：卷積核數量越多，意味著可以學習到更多不同的特征，從而輸出的特征圖通道數越多。例如在一個卷積神經網絡中，通過增加卷積核數量，可以提取出更豐富的特征信息，特征圖的通道數也就相應增加。而卷積核size主要影響的是特征圖的空間尺寸，與通道數并無直接關聯。20.題目：LARS屬于哪種特征選擇方法(___)選項A、包裹式選項B、啟發(fā)式選項C、嵌入式選項D、過濾式答案：【C】詳解：LARS（LeastAngleRegression，最小角回歸）是一種嵌入式特征選擇方法。嵌入式特征選擇方法是在模型訓練過程中同時進行特征選擇。LARS在構建回歸模型的過程中，會自動確定哪些特征對模型有顯著影響，從而實現特征選擇。它不像過濾式方法那樣在模型訓練前單獨進行特征評分和篩選，也不像包裹式方法那樣將特征選擇視為一個搜索最優(yōu)特征子集的過程，而是與模型訓練緊密結合，在模型構建的同時完成特征選擇。二、判斷題（共30題，每題1分，共30分）1.題目：圖像分類是根據圖像的語義信息對不同類別圖像進行區(qū)分，是計算機視覺的核心，是物體檢測、圖像分割、物體跟蹤、行為分析、人臉識別等其他高層次視覺任務的基礎選項A、正確選項B、錯誤答案：【A】2.題目：mini-batch太小會導致收斂變慢，太大容易陷入sharpminima，泛化性不好。選項A、正確選項B、錯誤答案：【A】3.題目：決策樹屬于機器學習的相關算法。選項A、正確選項B、錯誤答案：【A】4.題目：VGG從增加網絡寬度角度改進了之前的圖像分類網絡選項A、正確選項B、錯誤答案：【B】5.題目：Tensorflow1.5版本，僅支持靜態(tài)圖，對動態(tài)圖的支持不友好選項A、正確選項B、錯誤答案：【A】6.題目：LSTM代表長期短期記憶。這是一種人工RNN(遞歸神經網絡)架構,用于深度學習領域。選項A、正確選項B、錯誤答案：【A】7.題目：圖像數字化需要經過的步驟包括采樣。選項A、正確選項B、錯誤答案：【A】8.題目：數據規(guī)范化是必不可少的預處理步驟,用于對值進行重新縮放以適合特定范圍。選項A、正確選項B、錯誤答案：【A】9.題目：產生式規(guī)則是知識表示的一種形式,其形式如下:IF〈前件〉THEN〈后件〉。選項A、正確選項B、錯誤答案：【A】10.題目：線性模型形式簡單、易于建模，有很好的可解釋性、可理解性。__選項A、正確選項B、錯誤答案：【A】11.題目：LeNet是由YannLeCun等人于1998年提出的，是人們第一次將卷積神經網絡應用到圖像分類任務上，在手寫數字識別任務上取得了巨大成功選項A、正確選項B、錯誤答案：【A】12.題目：（）“通用問題求解器（GeneralProblemSolver）”是艾倫.紐厄爾（AllenNewell）、肖（J.$;$Shaw）赫伯特.西蒙(HerbertSimon)設計的。選項A、正確選項B、錯誤答案：【A】13.題目：隨機森林算法利用多個決策樹模型，對結果進行表決，以獲得比單個決策樹更高的預測精度選項A、正確選項B、錯誤答案：【A】14.題目：聚類需要從沒有標簽的一組輸入向量中尋找數據的模型和規(guī)律選項A、正確選項B、錯誤答案：【A】15.題目：K-Means能夠處理不規(guī)則數據的聚類問題選項A、正確選項B、錯誤答案：【B】16.題目：注意力機制的非線性激活函數常用tanh。選項A、正確選項B、錯誤答案：【B】17.題目：訓練集分割為小一點的子集訓練，這些子集被取名為mini-batch選項A、正確選項B、錯誤答案：【A】18.題目：專家系統(tǒng)的結構選擇不需要根據系統(tǒng)的應用環(huán)境和所執(zhí)行任務的特點就可以確定。（）選項A、正確選項B、錯誤答案：【B】19.題目：從被觸發(fā)規(guī)則中選擇一個規(guī)則來執(zhí)行，被執(zhí)行的規(guī)則稱為可觸發(fā)規(guī)則。選項A、正確選項B、錯誤答案：【B】20.題目：如果定義類時沒有編寫析構函數，Python將提供一個默認的析構函數進行必要的資源清理工作。選項A、正確選項B、錯誤答案：【A】21.題目：如果強行限制輸出層的分布是標準化的，可能會導致某些特征模式的丟失，所以在標準化之后，BatchNorm會緊接著對數據做縮放和平移選項A、正確選項B、錯誤答案：【A】22.題目：GeneticAlgorithms屬于表現型進化算法。（）選項A、正確選項B、錯誤答案：【B】23.題目：對于Word2vec的2個基礎算法，每次梯度更新只能優(yōu)化一個向量且softmax里的指數求和操作計算量太大，一般使用比較高效的負采樣算法。選項A、正確選項B、錯誤答案：【A】24.題目：基尼指數越小，數據集的純度越高。__選項A、正確選項B、錯誤答案：【A】25.題目：損失函數與模型函數是一回事選項A、正確選項B、錯誤答案：【B】26.題目：（）每個神經元由一個細胞體組成，包含一個細