2025年人工智能專業(yè)考試試題及答案一、單項(xiàng)選擇題1.以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法不屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)？()A.聚類算法B.主成分分析C.支持向量機(jī)D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘答案：C解析：無監(jiān)督學(xué)習(xí)是指在沒有標(biāo)記數(shù)據(jù)的情況下，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模。聚類算法用于將數(shù)據(jù)分成不同的簇；主成分分析用于數(shù)據(jù)降維；關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)關(guān)系，它們都屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)。而支持向量機(jī)是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，需要有標(biāo)記的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。2.深度學(xué)習(xí)中常用的激活函數(shù)ReLU的表達(dá)式是()A.(f(x)=11B.(f(x)=max(0,x))C.(f(x)=tanh(x))D.(f(x)=x)答案：B解析：選項(xiàng)A是Sigmoid函數(shù)的表達(dá)式；選項(xiàng)C是雙曲正切函數(shù)tanh的表達(dá)式；選項(xiàng)D是線性激活函數(shù)的表達(dá)式。ReLU（RectifiedLinearUnit）的表達(dá)式為(f(x)=max(0,x))，它在深度學(xué)習(xí)中被廣泛使用，因?yàn)槠溆?jì)算簡單且能有效緩解梯度消失問題。3.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體與環(huán)境交互的過程中，智能體根據(jù)()選擇動作。A.獎勵B.狀態(tài)C.策略D.價值函數(shù)答案：C解析：在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體處于某個狀態(tài)，根據(jù)策略來選擇動作。策略是從狀態(tài)到動作的映射。獎勵是環(huán)境在智能體執(zhí)行動作后給予的反饋；狀態(tài)是環(huán)境的一種描述；價值函數(shù)用于評估某個狀態(tài)或狀態(tài)-動作對的好壞。所以智能體根據(jù)策略選擇動作。4.自然語言處理中，詞向量表示的目的是()A.減少文本的存儲空間B.將文本轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可處理的數(shù)值形式C.提高文本的可讀性D.對文本進(jìn)行分類答案：B解析：自然語言處理中，計(jì)算機(jī)無法直接處理文本，詞向量表示的主要目的是將文本中的詞語轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可以處理的數(shù)值向量形式，以便后續(xù)進(jìn)行各種計(jì)算和分析。雖然在一定程度上可能會減少存儲空間，但這不是主要目的；它并不能提高文本的可讀性；對文本進(jìn)行分類是詞向量表示后可以應(yīng)用的一個任務(wù)，而不是詞向量表示的目的。5.以下關(guān)于決策樹算法的說法，錯誤的是()A.決策樹是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法B.決策樹可以處理分類問題和回歸問題C.決策樹在構(gòu)建過程中不需要進(jìn)行剪枝操作D.信息增益是決策樹節(jié)點(diǎn)劃分的一種常用準(zhǔn)則答案：C解析：決策樹是一種有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可用于分類和回歸問題，A和B選項(xiàng)正確。信息增益是決策樹節(jié)點(diǎn)劃分的常用準(zhǔn)則之一，D選項(xiàng)正確。決策樹在構(gòu)建過程中，為了防止過擬合，通常需要進(jìn)行剪枝操作，包括預(yù)剪枝和后剪枝，所以C選項(xiàng)錯誤。6.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中卷積層的主要作用是()A.對圖像進(jìn)行降維B.提取圖像的特征C.對圖像進(jìn)行分類D.對圖像進(jìn)行上采樣答案：B解析：卷積層通過卷積核在圖像上滑動進(jìn)行卷積操作，能夠提取圖像的局部特征，如邊緣、紋理等。對圖像進(jìn)行降維通常是池化層的作用；對圖像進(jìn)行分類一般是全連接層結(jié)合softmax函數(shù)完成的；上采樣是反卷積層或其他上采樣方法的作用。所以卷積層的主要作用是提取圖像的特征。7.在人工智能中，知識表示的方法不包括()A.產(chǎn)生式規(guī)則B.語義網(wǎng)絡(luò)C.遺傳算法D.框架表示法答案：C解析：產(chǎn)生式規(guī)則、語義網(wǎng)絡(luò)和框架表示法都是常見的知識表示方法。產(chǎn)生式規(guī)則用“如果-那么”的形式表示知識；語義網(wǎng)絡(luò)用節(jié)點(diǎn)和邊表示概念及其關(guān)系；框架表示法用框架結(jié)構(gòu)來表示知識。而遺傳算法是一種優(yōu)化搜索算法，不是知識表示方法。8.以下哪種算法常用于圖像分割任務(wù)？()A.K近鄰算法B.霍夫變換C.U-Net網(wǎng)絡(luò)D.隨機(jī)森林算法答案：C解析：U-Net網(wǎng)絡(luò)是一種專門為圖像分割設(shè)計(jì)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它在醫(yī)學(xué)圖像分割等領(lǐng)域取得了很好的效果。K近鄰算法主要用于分類和回歸任務(wù)；霍夫變換主要用于檢測圖像中的直線、圓等幾何形狀；隨機(jī)森林算法是一種集成學(xué)習(xí)算法，常用于分類和回歸問題。9.人工智能中的對抗攻擊是指()A.兩個智能體之間的競爭B.對人工智能模型進(jìn)行惡意攻擊以使其做出錯誤的決策C.人工智能系統(tǒng)之間的對抗訓(xùn)練D.利用人工智能技術(shù)進(jìn)行軍事攻擊答案：B解析：對抗攻擊是指攻擊者通過在輸入數(shù)據(jù)中添加微小的、精心設(shè)計(jì)的擾動，使人工智能模型做出錯誤的決策。兩個智能體之間的競爭和人工智能系統(tǒng)之間的對抗訓(xùn)練是不同的概念；利用人工智能技術(shù)進(jìn)行軍事攻擊與對抗攻擊的含義不同。所以答案是B。10.以下關(guān)于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的說法，正確的是()A.RNN只能處理固定長度的序列數(shù)據(jù)B.RNN在處理長序列數(shù)據(jù)時不會出現(xiàn)梯度消失或梯度爆炸問題C.RNN的隱藏狀態(tài)在不同時間步之間是相互獨(dú)立的D.RNN可以處理序列數(shù)據(jù)，因?yàn)樗哂杏洃浌δ艽鸢福篋解析：RNN可以處理變長的序列數(shù)據(jù)，A選項(xiàng)錯誤。RNN在處理長序列數(shù)據(jù)時容易出現(xiàn)梯度消失或梯度爆炸問題，B選項(xiàng)錯誤。RNN的隱藏狀態(tài)在不同時間步之間是相互關(guān)聯(lián)的，它通過隱藏狀態(tài)的傳遞來實(shí)現(xiàn)對序列數(shù)據(jù)的處理，具有記憶功能，C選項(xiàng)錯誤，D選項(xiàng)正確。二、多項(xiàng)選擇題1.以下屬于人工智能研究領(lǐng)域的有()A.計(jì)算機(jī)視覺B.自然語言處理C.機(jī)器學(xué)習(xí)D.機(jī)器人技術(shù)答案：ABCD解析：計(jì)算機(jī)視覺主要研究如何讓計(jì)算機(jī)理解和處理圖像和視頻；自然語言處理致力于讓計(jì)算機(jī)處理和理解人類語言；機(jī)器學(xué)習(xí)是讓計(jì)算機(jī)通過數(shù)據(jù)自動學(xué)習(xí)模式和規(guī)律；機(jī)器人技術(shù)涉及到機(jī)器人的設(shè)計(jì)、制造和控制，使機(jī)器人能夠完成各種任務(wù)。這些都是人工智能研究的重要領(lǐng)域。2.以下哪些是深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法？()A.隨機(jī)梯度下降（SGD）B.動量優(yōu)化算法C.AdaGrad算法D.Adam算法答案：ABCD解析：隨機(jī)梯度下降（SGD）是最基本的優(yōu)化算法，每次迭代只使用一個樣本或小批量樣本進(jìn)行參數(shù)更新。動量優(yōu)化算法在SGD的基礎(chǔ)上引入了動量項(xiàng)，加速收斂并減少震蕩。AdaGrad算法根據(jù)參數(shù)的歷史梯度信息自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率。Adam算法結(jié)合了動量優(yōu)化算法和AdaGrad算法的優(yōu)點(diǎn)，是一種廣泛使用的優(yōu)化算法。3.在自然語言處理中，文本預(yù)處理的步驟通常包括()A.分詞B.去除停用詞C.詞干提取D.詞性標(biāo)注答案：ABCD解析：分詞是將文本拆分成單個的詞語；去除停用詞是去除文本中對語義理解作用不大的常用詞，如“的”“是”等；詞干提取是將詞語還原為其詞干形式；詞性標(biāo)注是為每個詞語標(biāo)注其詞性，如名詞、動詞等。這些都是自然語言處理中文本預(yù)處理的常見步驟。4.以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的要素，正確的有()A.智能體B.環(huán)境C.狀態(tài)D.動作和獎勵答案：ABCD解析：強(qiáng)化學(xué)習(xí)中有幾個關(guān)鍵要素。智能體是在環(huán)境中進(jìn)行決策和行動的主體；環(huán)境是智能體所處的外部世界；狀態(tài)是環(huán)境在某一時刻的描述；智能體根據(jù)狀態(tài)選擇動作，環(huán)境在智能體執(zhí)行動作后給予獎勵作為反饋。所以ABCD都是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的要素。5.以下哪些方法可以用于解決過擬合問題？()A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.正則化C.提前停止訓(xùn)練D.減少模型的復(fù)雜度答案：ABCD解析：增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以讓模型學(xué)習(xí)到更多的模式和變化，減少過擬合的可能性。正則化通過在損失函數(shù)中添加正則項(xiàng)，限制模型參數(shù)的大小，防止模型過于復(fù)雜。提前停止訓(xùn)練是在驗(yàn)證集上的性能不再提升時停止訓(xùn)練，避免模型在訓(xùn)練集上過度學(xué)習(xí)。減少模型的復(fù)雜度，如減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量，也可以緩解過擬合問題。三、填空題1.人工智能的英文縮寫是___。答案：AI2.深度學(xué)習(xí)中，BatchNormalization層的主要作用是___。答案：加速模型收斂，緩解梯度消失和梯度爆炸問題，提高模型的穩(wěn)定性和泛化能力3.自然語言處理中，BERT模型是基于___架構(gòu)的預(yù)訓(xùn)練語言模型。答案：Transformer4.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，Q-learning算法的核心是更新___函數(shù)。答案：Q值5.決策樹中，基尼指數(shù)是衡量___的一個指標(biāo)。答案：數(shù)據(jù)純度四、判斷題1.人工智能就是讓計(jì)算機(jī)像人類一樣思考和行動。()答案：√解析：人工智能的目標(biāo)就是使計(jì)算機(jī)具備類似人類的智能，能夠思考、學(xué)習(xí)、推理和行動，以完成各種復(fù)雜的任務(wù)，所以該說法正確。2.所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。()答案：×解析：雖然很多機(jī)器學(xué)習(xí)算法在大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)下能取得更好的效果，但并不是所有的機(jī)器學(xué)習(xí)算法都需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。例如，一些簡單的線性模型在數(shù)據(jù)量較小時也能進(jìn)行有效的訓(xùn)練和預(yù)測。3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中的池化層可以增加模型的參數(shù)數(shù)量。()答案：×解析：池化層的主要作用是對特征圖進(jìn)行下采樣，減少數(shù)據(jù)的維度和計(jì)算量，它不會增加模型的參數(shù)數(shù)量，反而會減少后續(xù)層的計(jì)算負(fù)擔(dān)。4.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的獎勵信號只能是即時的，不能是延遲的。()答案：×解析：強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的獎勵信號可以是即時的，也可以是延遲的。在很多實(shí)際場景中，智能體的某個動作可能不會立即得到獎勵，而是在經(jīng)過一系列動作后才獲得獎勵，這種延遲獎勵的情況在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中也是常見的。5.知識圖譜是一種以圖的形式表示知識的方法。()答案：√解析：知識圖譜用節(jié)點(diǎn)表示實(shí)體，用邊表示實(shí)體之間的關(guān)系，以圖的形式直觀地表示知識，所以該說法正確。五、簡答題1.簡述機(jī)器學(xué)習(xí)中過擬合和欠擬合的概念，并說明如何解決這兩種問題。(1).過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在未見過的測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差的現(xiàn)象。這是因?yàn)槟Ｐ瓦^于復(fù)雜，學(xué)習(xí)到了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲和細(xì)節(jié)，而沒有學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的一般模式。(2).欠擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)都很差的現(xiàn)象。這通常是因?yàn)槟Ｐ瓦^于簡單，無法捕捉到數(shù)據(jù)中的復(fù)雜模式。(3).解決過擬合的方法有：增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)，讓模型學(xué)習(xí)到更多的模式；正則化，通過在損失函數(shù)中添加正則項(xiàng)來限制模型參數(shù)的大?。惶崆巴Ｖ褂?xùn)練，在驗(yàn)證集上的性能不再提升時停止訓(xùn)練；減少模型的復(fù)雜度，如減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量。(4).解決欠擬合的方法有：增加模型的復(fù)雜度，如增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量；使用更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)；對特征進(jìn)行進(jìn)一步的處理和擴(kuò)展，提取更多有用的特征。2.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的主要組成部分及其作用。(1).卷積層：通過卷積核在輸入圖像上滑動進(jìn)行卷積操作，提取圖像的局部特征，如邊緣、紋理等。卷積層可以學(xué)習(xí)到不同尺度和方向的特征，并且具有參數(shù)共享的特點(diǎn)，減少了模型的參數(shù)數(shù)量。(2).池化層：對特征圖進(jìn)行下采樣，減少數(shù)據(jù)的維度和計(jì)算量，同時增強(qiáng)模型的魯棒性。常見的池化操作有最大池化和平均池化。(3).激活函數(shù)層：在卷積層的輸出上應(yīng)用激活函數(shù)，如ReLU函數(shù)，引入非線性因素，使模型能夠?qū)W習(xí)到更復(fù)雜的模式。(4).全連接層：將卷積層和池化層提取的特征進(jìn)行整合，將特征向量映射到輸出層，用于分類或回歸任務(wù)。全連接層中的每個神經(jīng)元都與前一層的所有神經(jīng)元相連。(5).輸出層：根據(jù)具體的任務(wù)，使用不同的激活函數(shù)和損失函數(shù)進(jìn)行輸出。例如，在分類任務(wù)中，通常使用softmax函數(shù)輸出每個類別的概率。3.簡述自然語言處理中詞法分析、句法分析和語義分析的區(qū)別和聯(lián)系。(1).區(qū)別：詞法分析主要是將文本拆分成單個的詞語，并對詞語進(jìn)行一些基本的處理，如去除停用詞、詞干提取等。它關(guān)注的是詞語的基本形式和結(jié)構(gòu)。句法分析是分析句子的語法結(jié)構(gòu)，確定句子中詞語之間的語法關(guān)系，如主謂賓關(guān)系等。它關(guān)注的是句子的語法規(guī)則和結(jié)構(gòu)。語義分析是理解句子的語義含義，確定句子所表達(dá)的實(shí)際意義。它關(guān)注的是句子的語義信息和邏輯關(guān)系。(2).聯(lián)系：詞法分析是句法分析和語義分析的基礎(chǔ)，只有先將文本正確地分詞，才能進(jìn)行后續(xù)的句法和語義分析。句法分析為語義分析提供了句子的結(jié)構(gòu)信息，有助于更準(zhǔn)確地理解句子的語義。語義分析可以在句法分析的基礎(chǔ)上，結(jié)合上下文和知識進(jìn)行更深入的理解。三者共同構(gòu)成了自然語言處理中對文本進(jìn)行理解和處理的過程，相互配合，逐步提高對文本的理解程度。4.簡述強(qiáng)化學(xué)習(xí)中策略梯度算法的基本思想。(1).策略梯度算法的目標(biāo)是直接優(yōu)化策略。策略是從狀態(tài)到動作的映射，通常用一個參數(shù)化的函數(shù)表示，如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。(2).基本思想是通過計(jì)算策略的梯度，根據(jù)梯度的方向來更新策略的參數(shù)，使得策略在環(huán)境中獲得的累積獎勵最大化。(3).在策略梯度算法中，智能體在環(huán)境中進(jìn)行交互，收集一系列的狀態(tài)、動作和獎勵。根據(jù)這些數(shù)據(jù)，計(jì)算策略的梯度。梯度表示了策略參數(shù)的微小變化對累積獎勵的影響方向。(4).然后，根據(jù)梯度上升的原則，更新策略的參數(shù)，使得策略朝著獲得更高累積獎勵的方向改進(jìn)。經(jīng)過多次迭代，策略不斷優(yōu)化，最終找到一個最優(yōu)的策略。六、論述題1.論述人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)和未來發(fā)展趨勢。(1).應(yīng)用現(xiàn)狀：醫(yī)學(xué)影像診斷：人工智能在醫(yī)學(xué)影像診斷方面取得了顯著的成果。例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）可以對X光、CT、MRI等醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行分析，幫助醫(yī)生檢測疾病，如肺癌、乳腺癌等。它能夠快速準(zhǔn)確地識別影像中的病變特征，輔助醫(yī)生做出更準(zhǔn)確的診斷。疾病預(yù)測和風(fēng)險評估：通過分析患者的病歷數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)等多源信息，人工智能可以建立預(yù)測模型，對疾病的發(fā)生風(fēng)險進(jìn)行評估和預(yù)測。例如，預(yù)測心血管疾病、糖尿病等慢性疾病的發(fā)病風(fēng)險，有助于提前采取預(yù)防措施。智能健康管理：人工智能技術(shù)可以應(yīng)用于智能健康設(shè)備，如智能手環(huán)、智能手表等，實(shí)時監(jiān)測用戶的健康數(shù)據(jù)，如心率、血壓、睡眠質(zhì)量等，并提供個性化的健康建議和干預(yù)措施。藥物研發(fā)：人工智能可以加速藥物研發(fā)的過程。通過對大量的生物數(shù)據(jù)和化學(xué)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，人工智能可以篩選出潛在的藥物靶點(diǎn)和化合物，預(yù)測藥物的療效和副作用，減少藥物研發(fā)的時間和成本。(2).挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)質(zhì)量和隱私問題：醫(yī)療數(shù)據(jù)通常具有高度的敏感性和隱私性，數(shù)據(jù)的收集、存儲和使用需要嚴(yán)格遵守法律法規(guī)。同時，醫(yī)療數(shù)據(jù)的質(zhì)量參差不齊，存在數(shù)據(jù)缺失、錯誤等問題，影響了人工智能模型的性能。模型可解釋性：很多人工智能模型，如深度學(xué)習(xí)模型，是黑盒模型，難以解釋其決策過程和結(jié)果。在醫(yī)療領(lǐng)域，醫(yī)生和患者需要了解模型做出決策的依據(jù)，因此模型的可解釋性是一個重要的挑戰(zhàn)。倫理和法律問題：人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用涉及到許多倫理和法律問題，如責(zé)任認(rèn)定、醫(yī)療事故的法律責(zé)任等。當(dāng)人工智能系統(tǒng)出現(xiàn)錯誤或失誤時，難以確定責(zé)任的歸屬。專業(yè)人才短缺：人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用需要既懂人工智能技術(shù)又懂醫(yī)學(xué)知識的復(fù)合型人才。目前，這類專業(yè)人才相對短缺，限制了人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。(3).未來發(fā)展趨勢：多模態(tài)數(shù)據(jù)融合：未來，人工智能將整合醫(yī)學(xué)影像、病歷數(shù)據(jù)、基因數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)等多模態(tài)數(shù)據(jù)，進(jìn)行更全面、準(zhǔn)確的疾病診斷和治療方案制定。個性化醫(yī)療：基于患者的個體特征和基因信息，人工智能將實(shí)現(xiàn)個性化的醫(yī)療服務(wù)，為每個患者提供量身定制的治療方案。與機(jī)器人技術(shù)結(jié)合：人工智能將與機(jī)器人技術(shù)相結(jié)合，開發(fā)出智能手術(shù)機(jī)器人、護(hù)理機(jī)器人等，提高醫(yī)療服務(wù)的效率和質(zhì)量。遠(yuǎn)程醫(yī)療和醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)：借助人工智能技術(shù)，遠(yuǎn)程醫(yī)療將得到進(jìn)一步發(fā)展，實(shí)現(xiàn)患者與醫(yī)生的實(shí)時遠(yuǎn)程診斷和治療。同時，醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)將連接各種醫(yī)療設(shè)備和傳感器，實(shí)現(xiàn)醫(yī)療數(shù)據(jù)的實(shí)時共享和分析。2.論述深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的發(fā)展歷程、主要成果和面臨的挑戰(zhàn)。(1).發(fā)展歷程：早期探索（20世紀(jì)80年代-21世紀(jì)初）：深度學(xué)習(xí)的概念在20世紀(jì)80年代就已經(jīng)提出，但由于當(dāng)時的計(jì)算能力和數(shù)據(jù)量有限，深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)展緩慢。早期的一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如多層感知機(jī)，在圖像識別任務(wù)中取得了一定的成果，但效果并不理想。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起（2012年-至今）：2012年，AlexNet在ImageNet圖像分類競賽中取得了巨大的成功，標(biāo)志著深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的崛起。AlexNet采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）結(jié)構(gòu)，通過大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算能力，在圖像分類任務(wù)上取得了顯著的性能提升。此后，一系列更先進(jìn)的CNN模型相繼提出，如VGG、GoogLeNet、ResNet等。擴(kuò)展應(yīng)用（近年來）：隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，它在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的應(yīng)用也不斷擴(kuò)展，除了圖像分類，還涵蓋了目標(biāo)檢測、語義分割、圖像生成、人臉識別等多個領(lǐng)域。(2).主要成果：圖像分類：深度學(xué)習(xí)模型在圖像分類任務(wù)上取得了巨大的突破，在ImageNet等大