2025年人工智能應(yīng)用開發(fā)工程師全國計算機技術(shù)與軟件專業(yè)技術(shù)資格（水平）考試試卷考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、單項選擇題（本大題共25小題，每小題2分，共50分。在每小題列出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的，請將正確選項的字母填在括號內(nèi)。）1.小明，你記得咱們上次聊到的機器學習中的監(jiān)督學習嗎？就是那種有老師帶著學習的，對吧？那給你舉個小例子，比如我們要讓電腦認識貓，我們得給它看多少張貓的照片呢？A是100張，B是1000張，C是10000張，D是100000張，你覺得哪個選項更靠譜呢？嘿嘿，想想看，要是只給100張，電腦能學會嗎？2.小紅，你上次不是說對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很感興趣嗎？那我來考考你，一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層有3個神經(jīng)元，隱藏層有5個神經(jīng)元，輸出層有2個神經(jīng)元，這個網(wǎng)絡(luò)一共有多少個參數(shù)需要訓練呢？A是16個，B是28個，C是50個，D是100個，你幫我看看選哪個？3.小剛，你記得咱們之前討論過的決策樹嗎？那給你個小問題，如果我們有一個決策樹，它的根節(jié)點是“年齡”，左子樹是“年輕”，右子樹是“不年輕”，那么這個決策樹在做決策的時候，最先會看哪個特征呢？A是“年齡”，B是“性別”，C是“收入”，D是“教育程度”，你覺得對吧？4.小麗，你上次不是說對自然語言處理很感興趣嗎？那我來考考你，在自然語言處理中，我們經(jīng)常需要分詞，什么是分詞呢？A是把句子分成單詞，B是把文章分成段落，C是給文章打標簽，D是翻譯成英文，你覺得哪個選項最符合分詞的定義？5.小華，你記得咱們之前討論過的支持向量機嗎？那給你個小問題，支持向量機在處理線性不可分的數(shù)據(jù)時，我們可以怎么做呢？A是增加數(shù)據(jù)量，B是使用核技巧，C是改變損失函數(shù)，D是增加特征維度，你覺得哪個選項最靠譜？6.小敏，你上次不是說對深度學習很感興趣嗎？那我來考考你，什么是深度學習中的反向傳播算法呢？A是向前傳播算法，B是梯度下降算法，C是誤差反向傳播算法，D是特征提取算法，你覺得哪個選項最符合反向傳播算法的定義？7.小杰，你記得咱們之前討論過的PCA降維嗎？那給你個小問題，PCA降維的主要目的是什么？A是增加數(shù)據(jù)量，B是減少數(shù)據(jù)量，C是提高模型精度，D是加快模型訓練速度，你覺得哪個選項最符合PCA降維的目的？8.小芳，你上次不是說對聚類算法很感興趣嗎？那我來考考你，k-means聚類算法的步驟是什么？A是初始化質(zhì)心，分配樣本，更新質(zhì)心，重復步驟B，B是分配樣本，初始化質(zhì)心，更新質(zhì)心，重復步驟A，C是初始化質(zhì)心，更新質(zhì)心，分配樣本，重復步驟B，D是分配樣本，更新質(zhì)心，初始化質(zhì)心，重復步驟A，你覺得哪個選項最符合k-means聚類算法的步驟？9.小磊，你記得咱們之前討論過的貝葉斯分類器嗎？那給你個小問題，貝葉斯分類器的基本原理是什么？A是最大似然估計，B是最大后驗概率，C是最小二乘法，D是梯度下降法，你覺得哪個選項最符合貝葉斯分類器的基本原理？10.小娜，你上次不是說對強化學習很感興趣嗎？那我來考考你，強化學習的目標是什么？A是最大化期望收益，B是最小化期望損失，C是最大化期望概率，D是最小化期望誤差，你覺得哪個選項最符合強化學習的目標？11.小強，你記得咱們之前討論過的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嗎？那給你個小問題，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別中的優(yōu)勢是什么？A是參數(shù)少，B是計算快，C是特征提取能力強，D是泛化能力強，你覺得哪個選項最符合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別中的優(yōu)勢？12.小靜，你上次不是說對循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很感興趣嗎？那我來考考你，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于哪些任務(wù)？A是圖像識別，B是語音識別，C是自然語言處理，D是推薦系統(tǒng)，你覺得哪個選項最符合循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適用任務(wù)？13.小輝，你記得咱們之前討論過的生成對抗網(wǎng)絡(luò)嗎？那給你個小問題，生成對抗網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)是什么？A是生成器和判別器，B是編碼器和解碼器，C是輸入層和輸出層，D是隱藏層和輸出層，你覺得哪個選項最符合生成對抗網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)？14.小雪，你上次不是說對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很感興趣嗎？那我來考考你，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于哪些任務(wù)？A是圖像識別，B是語音識別，C是自然語言處理，D是社交網(wǎng)絡(luò)分析，你覺得哪個選項最符合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的適用任務(wù)？15.小亮，你記得咱們之前討論過的聯(lián)邦學習嗎？那給你個小問題，聯(lián)邦學習的主要優(yōu)勢是什么？A是數(shù)據(jù)安全，B是模型精度，C是計算效率，D是泛化能力，你覺得哪個選項最符合聯(lián)邦學習的主要優(yōu)勢？16.小敏，你上次不是說對主動學習很感興趣嗎？那我來考考你，主動學習的主要思想是什么？A是讓模型自己選擇數(shù)據(jù)，B是讓模型自動調(diào)整參數(shù)，C是讓模型自動選擇特征，D是讓模型自動選擇算法，你覺得哪個選項最符合主動學習的主要思想？17.小杰，你記得咱們之前討論過的遷移學習嗎？那給你個小問題，遷移學習的主要優(yōu)勢是什么？A是減少數(shù)據(jù)量，B是提高模型精度，C是加快模型訓練速度，D是提高模型泛化能力，你覺得哪個選項最符合遷移學習的主要優(yōu)勢？18.小芳，你記得咱們之前討論過的元學習嗎？那給你個小問題，元學習的主要目標是什么？A是學習如何學習，B是提高模型精度，C是加快模型訓練速度，D是提高模型泛化能力，你覺得哪個選項最符合元學習的主要目標？19.小磊，你記得咱們之前討論過的在線學習嗎？那給你個小問題，在線學習的主要特點是什么？A是批量處理數(shù)據(jù)，B是逐個處理數(shù)據(jù)，C是并行處理數(shù)據(jù)，D是分布式處理數(shù)據(jù)，你覺得哪個選項最符合在線學習的主要特點？20.小娜，你記得咱們之前討論過的集成學習嗎？那給你個小問題，集成學習的主要思想是什么？A是單一模型，B是多個模型，C是模型組合，D是模型選擇，你覺得哪個選項最符合集成學習的主要思想？21.小強，你記得咱們之前討論過的深度強化學習嗎？那給你個小問題，深度強化學習的主要挑戰(zhàn)是什么？A是數(shù)據(jù)量小，B是模型復雜，C是訓練時間長，D是泛化能力差，你覺得哪個選項最符合深度強化學習的主要挑戰(zhàn)？22.小靜，你記得咱們之前討論過的多任務(wù)學習嗎？那給你個小問題，多任務(wù)學習的主要優(yōu)勢是什么？A是提高模型精度，B是加快模型訓練速度，C是提高模型泛化能力，D是減少模型復雜度，你覺得哪個選項最符合多任務(wù)學習的主要優(yōu)勢？23.小輝，你記得咱們之前討論過的自監(jiān)督學習嗎？那給你個小問題，自監(jiān)督學習的主要思想是什么？A是監(jiān)督學習，B是無監(jiān)督學習，C是半監(jiān)督學習，D是自監(jiān)督學習，你覺得哪個選項最符合自監(jiān)督學習的主要思想？24.小雪，你記得咱們之前討論過的對抗訓練嗎？那給你個小問題，對抗訓練的主要目的什么？A是提高模型精度，B是加快模型訓練速度，C是提高模型泛化能力，D是提高模型魯棒性，你覺得哪個選項最符合對抗訓練的主要目的？25.小亮，你記得咱們之前討論過的自編碼器嗎？那給你個小問題，自編碼器的主要用途是什么？A是降維，B是分類，C是聚類，D是生成，你覺得哪個選項最符合自編碼器的主要用途？二、多項選擇題（本大題共15小題，每小題2分，共30分。在每小題列出的五個選項中，有多項是符合題目要求的，請將正確選項的字母填在括號內(nèi)。每小題全部選對得2分，部分選對得1分，有錯選或漏選的不得分。）1.小明，你記得咱們上次聊到的機器學習中的無監(jiān)督學習嗎？那給你舉個小例子，比如我們要對一些客戶數(shù)據(jù)進行聚類，我們可以使用哪些算法呢？A是k-means，B是DBSCAN，C是層次聚類，D是譜聚類，E是Apriori，你覺得哪些選項是合適的？2.小紅，你上次不是說對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很感興趣嗎？那我來考考你，一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層有4個神經(jīng)元，隱藏層有3個神經(jīng)元，輸出層有2個神經(jīng)元，這個網(wǎng)絡(luò)中哪些層可以進行特征提取呢？A是輸入層，B是隱藏層，C是輸出層，D是全連接層，E是卷積層，你覺得哪些選項是合適的？3.小剛，你記得咱們之前討論過的決策樹嗎？那給你個小問題，如果我們有一個決策樹，它的根節(jié)點是“年齡”，左子樹是“年輕”，右子樹是“不年輕”，那么這個決策樹在做決策的時候，可能還會考慮哪些特征呢？A是“性別”，B是“收入”，C是“教育程度”，D是“婚姻狀況”，E是“年齡”，你覺得哪些選項是可能的？4.小麗，你上次不是說對自然語言處理很感興趣嗎？那我來考考你，在自然語言處理中，我們經(jīng)常需要用到哪些技術(shù)？A是分詞，B是詞性標注，C是命名實體識別，D是情感分析，E是機器翻譯，你覺得哪些選項是常用的？5.小華，你記得咱們之前討論過的支持向量機嗎？那給你個小問題，支持向量機有哪些類型？A是線性支持向量機，B是非線性支持向量機，C是松弛支持向量機，D是序列最小優(yōu)化支持向量機，E是核支持向量機，你覺得哪些選項是正確的？6.小敏，你上次不是說對深度學習很感興趣嗎？那我來考考你，深度學習中有哪些常見的優(yōu)化算法？A是梯度下降法，B是隨機梯度下降法，C是Adam優(yōu)化算法，D是RMSprop優(yōu)化算法，E是遺傳算法，你覺得哪些選項是常用的？7.小杰，你記得咱們之前討論過的PCA降維嗎？那給你個小問題，PCA降維有哪些步驟？A是數(shù)據(jù)標準化，B是計算協(xié)方差矩陣，C是計算特征值和特征向量，D是選擇主成分，E是數(shù)據(jù)降維，你覺得哪些選項是正確的？8.小芳，你上次不是說對聚類算法很感興趣嗎？那我來考考你，k-means聚類算法有哪些優(yōu)缺點？A是算法簡單，B是計算效率高，C是對初始質(zhì)心敏感，D是容易陷入局部最優(yōu)，E是只能處理圓形簇，你覺得哪些選項是正確的？9.小磊，你記得咱們之前討論過的貝葉斯分類器嗎？那給你個小問題，貝葉斯分類器有哪些類型？A是高斯貝葉斯分類器，B是多項式貝葉斯分類器，C是伯努利貝葉斯分類器，D是多項式樸素貝葉斯分類器，E是高斯樸素貝葉斯分類器，你覺得哪些選項是正確的？10.小娜，你上次不是說對強化學習很感興趣嗎？那我來考考你，強化學習的組成部分有哪些？A是狀態(tài)，B是動作，C是獎勵，D是策略，E是模型，你覺得哪些選項是正確的？11.小強，你記得咱們之前討論過的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嗎？那給你個小問題，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些層？A是輸入層，B是卷積層，C是池化層，D是全連接層，E是輸出層，你覺得哪些選項是正確的？12.小靜，你上次不是說對循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很感興趣嗎？那我來考考你，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些類型？A是簡單循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，B是長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，C是門控循環(huán)單元，D是雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，E是卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，你覺得哪些選項是正確的？13.小輝，你記得咱們之前討論過的生成對抗網(wǎng)絡(luò)嗎？那給你個小問題，生成對抗網(wǎng)絡(luò)有哪些組成部分？A是生成器，B是判別器，C是損失函數(shù)，D是優(yōu)化器，E是數(shù)據(jù)集，你覺得哪些選項是正確的？14.小雪，你記得咱們之前討論過的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嗎？那我來考考你，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些類型？A是圖卷積網(wǎng)絡(luò)，B是圖注意力網(wǎng)絡(luò)，C是圖自編碼器，D是圖循環(huán)網(wǎng)絡(luò)，E是圖生成網(wǎng)絡(luò)，你覺得哪些選項是正確的？15.小亮，你記得咱們之前討論過的聯(lián)邦學習嗎？那給你個小問題，聯(lián)邦學習有哪些優(yōu)勢？A是數(shù)據(jù)安全，B是模型精度，C是計算效率，D是泛化能力，E是隱私保護，你覺得哪些選項是正確的？三、判斷題（本大題共10小題，每小題1分，共10分。請判斷下列敘述的正誤，正確的填“√”，錯誤的填“×”。）1.小明，你記得咱們上次聊到的機器學習中的過擬合嗎？那給你個小問題，過擬合是指模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差的現(xiàn)象，對吧？這個說法對不對？√還是×呢？2.小紅，你上次不是說對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很感興趣嗎？那我來考考你，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越多，其表達能力就越強，這個說法對不對？√還是×呢？3.小剛，你記得咱們之前討論過的決策樹嗎？那給你個小問題，決策樹是一種非參數(shù)的監(jiān)督學習方法，這個說法對不對？√還是×呢？4.小麗，你上次不是說對自然語言處理很感興趣嗎？那我來考考你，詞嵌入是一種將詞語映射到高維向量空間的技術(shù)，這個說法對不對？√還是×呢？5.小華，你記得咱們之前討論過的支持向量機嗎？那給你個小問題，支持向量機只能處理線性可分的數(shù)據(jù)，這個說法對不對？√還是×呢？6.小敏，你上次不是說對深度學習很感興趣嗎？那我來考考你，反向傳播算法是深度學習中常用的優(yōu)化算法，這個說法對不對？√還是×呢？7.小杰，你記得咱們之前討論過的PCA降維嗎？那給你個小問題，PCA降維會損失原始數(shù)據(jù)的部分信息，這個說法對不對？√還是×呢？8.小芳，你記得咱們之前討論過的聚類算法嗎？那給你個小問題，k-means聚類算法是一種基于距離的聚類算法，這個說法對不對？√還是×呢？9.小磊，你記得咱們之前討論過的貝葉斯分類器嗎？那給你個小問題，貝葉斯分類器假設(shè)特征之間相互獨立，這個說法對不對？√還是×呢？10.小娜，你上次不是說對強化學習很感興趣嗎？那我來考考你，強化學習的目標是最小化期望損失，這個說法對不對？√還是×呢？四、簡答題（本大題共5小題，每小題4分，共20分。請簡要回答下列問題。）1.小明，你記得咱們上次聊到的機器學習中的交叉驗證嗎？那請你簡要解釋一下交叉驗證的原理和步驟。2.小紅，你上次不是說對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很感興趣嗎？那請你簡要解釋一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)的作用。3.小剛，你記得咱們之前討論過的決策樹嗎？那請你簡要解釋一下決策樹的剪枝方法。4.小麗，你上次不是說對自然語言處理很感興趣嗎？那請你簡要解釋一下詞嵌入技術(shù)的優(yōu)點。5.小華，你記得咱們之前討論過的支持向量機嗎？那請你簡要解釋一下支持向量機如何處理非線性可分的數(shù)據(jù)。本次試卷答案如下一、單項選擇題答案及解析1.C解析：讓電腦認識貓，需要大量的貓的照片才能讓電腦學會識別貓的特征，100張可能不夠，1000張可能還是不夠，10000張會更靠譜，100000張可能就太多了，沒必要。2.B解析：一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，輸入層有3個神經(jīng)元，隱藏層有5個神經(jīng)元，輸出層有2個神經(jīng)元，參數(shù)包括輸入層到隱藏層的連接權(quán)重（3*5=15個），隱藏層到輸出層的連接權(quán)重（5*2=10個），隱藏層的偏置（5個），輸出層的偏置（2個），所以總共是15+10+5+2=28個參數(shù)。3.A解析：決策樹在做決策的時候，最先會看根節(jié)點的特征，也就是“年齡”，然后根據(jù)年齡的值進行分支，再考慮其他特征。4.A解析：分詞是把句子分成單詞，比如“我愛北京天安門”分成“我”、“愛”、“北京”、“天安門”，這是自然語言處理中常用的技術(shù)。5.B解析：支持向量機在處理線性不可分的數(shù)據(jù)時，可以使用核技巧，將數(shù)據(jù)映射到高維空間，使其線性可分。6.C解析：反向傳播算法是誤差反向傳播算法，通過計算誤差梯度，更新網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，使模型逐漸收斂。7.B解析：PCA降維的主要目的是減少數(shù)據(jù)量，通過提取主要成分，降低數(shù)據(jù)的維度，同時保留大部分信息。8.A解析：k-means聚類算法的步驟是初始化質(zhì)心，分配樣本，更新質(zhì)心，重復步驟B，即先隨機選擇幾個點作為質(zhì)心，然后將每個樣本分配到最近的質(zhì)心，再更新質(zhì)心，重復這個過程直到質(zhì)心不再變化。9.B解析：貝葉斯分類器的基本原理是最大后驗概率，即在給定樣本的情況下，選擇后驗概率最大的類別。10.A解析：強化學習的目標是最大化期望收益，通過選擇合適的動作，使累積獎勵最大化。11.C解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別中的優(yōu)勢是特征提取能力強，能夠自動學習圖像的層次化特征。12.B解析：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于語音識別，可以處理時序數(shù)據(jù)，捕捉語音中的時序信息。13.A解析：生成對抗網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)是生成器和判別器，生成器負責生成數(shù)據(jù)，判別器負責判斷數(shù)據(jù)是真實的還是生成的。14.D解析：圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于社交網(wǎng)絡(luò)分析，可以處理圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，分析節(jié)點之間的關(guān)系。15.A解析：聯(lián)邦學習的主要優(yōu)勢是數(shù)據(jù)安全，可以在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下，聯(lián)合多個數(shù)據(jù)源訓練模型。16.A解析：主動學習的主要思想是讓模型自己選擇數(shù)據(jù)，通過選擇最有信息量的數(shù)據(jù)，提高模型的訓練效率。17.B解析：遷移學習的主要優(yōu)勢是提高模型精度，通過利用已有的知識，加速模型在新的任務(wù)上的學習。18.A解析：元學習的主要目標是學習如何學習，通過學習如何快速適應(yīng)新的任務(wù)，提高模型的泛化能力。19.B解析：在線學習的主要特點是逐個處理數(shù)據(jù)，模型可以在接收到每個數(shù)據(jù)后立即進行更新，適用于數(shù)據(jù)流場景。20.C解析：集成學習的主要思想是模型組合，通過組合多個模型的預(yù)測結(jié)果，提高模型的泛化能力。21.B解析：深度強化學習的主要挑戰(zhàn)是模型復雜，深度強化學習的模型通常非常復雜，訓練難度大。22.C解析：多任務(wù)學習的主要優(yōu)勢是提高模型泛化能力，通過學習多個任務(wù)，模型可以更好地泛化到新的任務(wù)。23.D解析：自監(jiān)督學習的主要思想是自監(jiān)督學習，通過構(gòu)建自監(jiān)督的預(yù)訓練任務(wù)，學習數(shù)據(jù)的表示。24.D解析：對抗訓練的主要目的是提高模型魯棒性，通過生成對抗樣本，提高模型對噪聲和攻擊的抵抗能力。25.A解析：自編碼器的主要用途是降維，通過學習數(shù)據(jù)的壓縮表示，降低數(shù)據(jù)的維度。二、多項選擇題答案及解析1.ABCD解析：k-means、DBSCAN、層次聚類和譜聚類都是常用的聚類算法，而Apriori是關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，不屬于聚類算法。2.BCDE解析：卷積層、池化層、全連接層和輸出層都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常見層，卷積層用于特征提取，池化層用于降維，全連接層用于分類，輸出層輸出最終結(jié)果，輸入層是數(shù)據(jù)的輸入，不是特征提取層。3.ABCD解析：決策樹是一種非參數(shù)的監(jiān)督學習方法，可以處理分類和回歸問題，性別、收入、教育程度和婚姻狀況都是可能的特征，年齡作為根節(jié)點特征也是可能的。4.ABCDE解析：分詞、詞性標注、命名實體識別、情感分析和機器翻譯都是自然語言處理中常用的技術(shù)，都是自然語言處理的重要任務(wù)。5.ABCDE解析：線性支持向量機、非線性支持向量機、松弛支持向量機、序列最小優(yōu)化支持向量機和核支持向量機都是支持向量機的類型，都是支持向量機的變種。6.ABCD解析：梯度下降法、隨機梯度下降法、Adam優(yōu)化算法和RMSprop優(yōu)化算法都是深度學習中常用的優(yōu)化算法，遺傳算法不是深度學習中常用的優(yōu)化算法。7.ABCDE解析：數(shù)據(jù)標準化、計算協(xié)方差矩陣、計算特征值和特征向量、選擇主成分和數(shù)據(jù)降維都是PCA降維的步驟，都是PCA降維的基本步驟。8.ABCDE解析：k-means聚類算法的算法簡單、計算效率高、對初始質(zhì)心敏感、容易陷入局部最優(yōu)和只能處理圓形簇都是k-means聚類算法的優(yōu)缺點，都是k-means聚類算法的特點。9.ABCDE解析：高斯貝葉斯分類器、多項式貝葉斯分類器、伯努利貝葉斯分類器、多項式樸素貝葉斯分類器和高斯樸素貝葉斯分類器都是貝葉斯分類器的類型，都是貝葉斯分類器的變種。10.ABCDE解析：狀態(tài)、動作、獎勵、策略和模型都是強化學習的組成部分，都是強化學習的基本要素。11.ABCDE解析：輸入層、卷積層、池化層、全連接層和輸出層都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常見層，都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成部分。12.ABCDE解析：簡單循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)、門控循環(huán)單元、雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型，都是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變種。13.ABCDE解析：生成器、判別器、損失函數(shù)、優(yōu)化器和數(shù)據(jù)集都是生成對抗網(wǎng)絡(luò)的組成部分，都是生成對抗網(wǎng)絡(luò)的基本要素。14.ABCDE解析：圖卷積網(wǎng)絡(luò)、圖注意力網(wǎng)絡(luò)、圖自編碼器、圖循環(huán)網(wǎng)絡(luò)和圖生成網(wǎng)絡(luò)都是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的類型，都是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變種。15.ABCDE解析：數(shù)據(jù)安全、模型精度、計算效率、泛化能力和隱私保護都是聯(lián)邦學習的優(yōu)勢，都是聯(lián)邦學習的優(yōu)點。三、判斷題答案及解析1.√解析：過擬合是指模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差的現(xiàn)象，這是因為模型學習了訓練數(shù)據(jù)中的噪聲和細節(jié)，而不是泛化規(guī)律。2.×