哈工大面試真題及答案

姓名：__________考號(hào)：__________一、單選題(共10題)1.計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）主要解決什么問(wèn)題？()A.數(shù)據(jù)壓縮B.圖像分類(lèi)C.語(yǔ)音識(shí)別D.自然語(yǔ)言處理2.以下哪個(gè)不是機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？()A.決策樹(shù)B.支持向量機(jī)C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.聚類(lèi)算法3.深度學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)不是常見(jiàn)的優(yōu)化算法？()A.梯度下降B.梯度提升C.隨機(jī)梯度下降D.牛頓法4.在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，以下哪個(gè)不是特征提取的方法？()A.HOG（方向梯度直方圖）B.SIFT（尺度不變特征變換）C.SURF（加速穩(wěn)健特征）D.KNN（K近鄰）5.在自然語(yǔ)言處理中，以下哪個(gè)不是詞嵌入技術(shù)？()A.Word2VecB.GloVeC.RNN（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）D.BERT6.在深度學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)不是損失函數(shù)？()A.交叉熵?fù)p失B.均方誤差C.邏輯回歸損失D.支持向量機(jī)損失7.以下哪個(gè)不是深度學(xué)習(xí)中的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)？()A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)8.在機(jī)器學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)不是特征選擇的方法？()A.單變量統(tǒng)計(jì)測(cè)試B.遞歸特征消除C.特征重要性評(píng)分D.梯度提升樹(shù)9.以下哪個(gè)不是深度學(xué)習(xí)中常用的激活函數(shù)？()A.ReLUB.SigmoidC.TanhD.Softmax10.在自然語(yǔ)言處理中，以下哪個(gè)不是文本預(yù)處理步驟？()A.分詞B.去停用詞C.詞嵌入D.標(biāo)準(zhǔn)化二、多選題(共5題)11.以下哪些是機(jī)器學(xué)習(xí)中的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法？()A.決策樹(shù)B.支持向量機(jī)C.KNND.聚類(lèi)算法E.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)12.以下哪些是深度學(xué)習(xí)中常用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)？()A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.支持向量機(jī)D.長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)E.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)13.以下哪些是自然語(yǔ)言處理中的文本預(yù)處理步驟？()A.分詞B.去停用詞C.詞嵌入D.標(biāo)準(zhǔn)化E.模型訓(xùn)練14.以下哪些是深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法？()A.梯度下降B.梯度提升C.隨機(jī)梯度下降D.牛頓法E.粒子群優(yōu)化15.以下哪些是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中常用的特征提取方法？()A.HOG（方向梯度直方圖）B.SIFT（尺度不變特征變換）C.SURF（加速穩(wěn)健特征）D.KNN（K近鄰）E.PCA（主成分分析）三、填空題(共5題)16.在深度學(xué)習(xí)中，用于解決分類(lèi)問(wèn)題的常見(jiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是______。17.在自然語(yǔ)言處理中，一種將詞匯映射到高維空間中的向量表示技術(shù)是______。18.在機(jī)器學(xué)習(xí)模型中，用于評(píng)估模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間差異的函數(shù)稱(chēng)為_(kāi)_____。19.在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，一種用于檢測(cè)圖像中物體邊緣的技術(shù)是______。20.在深度學(xué)習(xí)中，用于處理序列數(shù)據(jù)的常見(jiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是______。四、判斷題(共5題)21.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)只能選擇非線(xiàn)性函數(shù)。()A.正確B.錯(cuò)誤22.深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過(guò)程中，學(xué)習(xí)率越大，收斂速度越快。()A.正確B.錯(cuò)誤23.K-means聚類(lèi)算法適用于所有類(lèi)型的數(shù)據(jù)。()A.正確B.錯(cuò)誤24.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)中僅用于圖像分類(lèi)。()A.正確B.錯(cuò)誤25.遺傳算法是一種基于模擬自然選擇和遺傳學(xué)原理的優(yōu)化算法。()A.正確B.錯(cuò)誤五、簡(jiǎn)單題(共5題)26.請(qǐng)解釋一下深度學(xué)習(xí)中過(guò)擬合的概念以及如何避免它。27.什么是自然語(yǔ)言處理中的序列標(biāo)注任務(wù)？請(qǐng)舉例說(shuō)明。28.在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中，什么是圖像分割？它有哪些應(yīng)用？29.簡(jiǎn)述一下強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本原理及其與監(jiān)督學(xué)習(xí)的區(qū)別。30.請(qǐng)描述一下深度學(xué)習(xí)中批歸一化的作用和原理。

哈工大面試真題及答案一、單選題(共10題)1.【答案】B【解析】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種專(zhuān)門(mén)用于圖像識(shí)別、分類(lèi)和檢測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它通過(guò)卷積層提取圖像特征，從而實(shí)現(xiàn)圖像的識(shí)別和分類(lèi)。2.【答案】D【解析】聚類(lèi)算法屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，它不需要標(biāo)簽信息，通過(guò)相似性度量將數(shù)據(jù)點(diǎn)分組。而決策樹(shù)、支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，需要標(biāo)簽信息來(lái)訓(xùn)練模型。3.【答案】B【解析】梯度下降、隨機(jī)梯度下降和牛頓法都是深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法，用于更新模型的參數(shù)。梯度提升是一種集成學(xué)習(xí)方法，不是優(yōu)化算法。4.【答案】D【解析】HOG、SIFT和SURF都是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中常用的特征提取方法，用于提取圖像中的關(guān)鍵特征。KNN是一種分類(lèi)算法，不是特征提取方法。5.【答案】C【解析】Word2Vec和GloVe都是詞嵌入技術(shù)，用于將詞語(yǔ)映射到高維空間中的向量。BERT是一種預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型，雖然也與詞嵌入相關(guān)，但本身不是詞嵌入技術(shù)。RNN是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，不是詞嵌入技術(shù)。6.【答案】D【解析】交叉熵?fù)p失、均方誤差和邏輯回歸損失都是深度學(xué)習(xí)中常用的損失函數(shù)，用于評(píng)估模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的差異。支持向量機(jī)損失是支持向量機(jī)（SVM）中的損失函數(shù)，不是深度學(xué)習(xí)中的損失函數(shù)。7.【答案】C【解析】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）都是深度學(xué)習(xí)中常用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。支持向量機(jī)（SVM）是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，不是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。8.【答案】D【解析】單變量統(tǒng)計(jì)測(cè)試、遞歸特征消除和特征重要性評(píng)分都是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的特征選擇方法。梯度提升樹(shù)是一種集成學(xué)習(xí)方法，不是特征選擇方法。9.【答案】B【解析】ReLU、Tanh和Softmax都是深度學(xué)習(xí)中常用的激活函數(shù)。Sigmoid雖然也是一種激活函數(shù)，但由于其在訓(xùn)練過(guò)程中容易導(dǎo)致梯度消失或梯度爆炸，因此在深度學(xué)習(xí)中使用較少。10.【答案】C【解析】分詞、去停用詞和標(biāo)準(zhǔn)化都是自然語(yǔ)言處理中的文本預(yù)處理步驟。詞嵌入是將詞語(yǔ)映射到高維空間中的向量，屬于特征提取步驟，不是文本預(yù)處理步驟。二、多選題(共5題)11.【答案】ABCE【解析】決策樹(shù)、支持向量機(jī)、KNN和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都是監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，它們需要使用帶標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)。聚類(lèi)算法是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，不需要標(biāo)簽信息。12.【答案】ABDE【解析】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）都是深度學(xué)習(xí)中常用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。支持向量機(jī)（SVM）是一種傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，不是深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。13.【答案】ABD【解析】分詞、去停用詞和標(biāo)準(zhǔn)化是自然語(yǔ)言處理中的文本預(yù)處理步驟，它們幫助提高后續(xù)處理的質(zhì)量。詞嵌入是特征提取步驟，模型訓(xùn)練是模型構(gòu)建步驟，不屬于預(yù)處理。14.【答案】ACD【解析】梯度下降、隨機(jī)梯度下降和牛頓法是深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法，用于更新模型的參數(shù)。梯度提升和粒子群優(yōu)化不是深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法。15.【答案】ABCE【解析】HOG、SIFT、SURF和PCA都是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中常用的特征提取方法，它們能夠從圖像中提取出有助于識(shí)別的特征。KNN是一種分類(lèi)算法，不是特征提取方法。三、填空題(共5題)16.【答案】多層感知機(jī)【解析】多層感知機(jī)（MultilayerPerceptron，MLP）是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它通過(guò)多個(gè)隱含層將輸入數(shù)據(jù)映射到輸出層，常用于分類(lèi)問(wèn)題。17.【答案】詞嵌入【解析】詞嵌入（WordEmbedding）是一種將詞語(yǔ)映射到高維空間中的向量表示技術(shù)，它能夠捕捉詞語(yǔ)的語(yǔ)義信息，常用于自然語(yǔ)言處理任務(wù)。18.【答案】損失函數(shù)【解析】損失函數(shù)（LossFunction）用于衡量模型預(yù)測(cè)值與真實(shí)值之間的差異，是監(jiān)督學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過(guò)程中的關(guān)鍵組成部分。19.【答案】Canny邊緣檢測(cè)【解析】Canny邊緣檢測(cè)算法是一種經(jīng)典的邊緣檢測(cè)方法，它能夠有效地檢測(cè)圖像中的邊緣，廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域。20.【答案】循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)【解析】循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，RNN）是一種處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它能夠捕捉序列中的時(shí)間依賴(lài)性，常用于時(shí)間序列分析、語(yǔ)音識(shí)別等任務(wù)。四、判斷題(共5題)21.【答案】錯(cuò)誤【解析】雖然非線(xiàn)性激活函數(shù)能夠使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有非線(xiàn)性學(xué)習(xí)能力，但并不是只能選擇非線(xiàn)性函數(shù)，線(xiàn)性激活函數(shù)在某些情況下也能使用。22.【答案】錯(cuò)誤【解析】學(xué)習(xí)率過(guò)大會(huì)導(dǎo)致模型無(wú)法收斂，甚至可能導(dǎo)致梯度爆炸；學(xué)習(xí)率過(guò)小則可能導(dǎo)致收斂速度慢或者收斂到局部最小值。合適的調(diào)整學(xué)習(xí)率對(duì)于模型的訓(xùn)練至關(guān)重要。23.【答案】錯(cuò)誤【解析】K-means聚類(lèi)算法適用于具有明顯聚類(lèi)特征的數(shù)據(jù)，對(duì)于高維數(shù)據(jù)或非球形的聚類(lèi)結(jié)構(gòu)效果不佳。它還依賴(lài)于初始聚類(lèi)中心的選取，可能得到不同的聚類(lèi)結(jié)果。24.【答案】錯(cuò)誤【解析】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）不僅可以用于圖像分類(lèi)，還廣泛應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割、圖像去噪等多種計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)。25.【答案】正確【解析】遺傳算法（GeneticAlgorithm，GA）是一種通過(guò)模擬自然選擇和遺傳機(jī)制進(jìn)行優(yōu)化搜索的方法，常用于求解優(yōu)化問(wèn)題和組合問(wèn)題。五、簡(jiǎn)答題(共5題)26.【答案】過(guò)擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)得非常好，但在測(cè)試數(shù)據(jù)或新數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)卻很差的情形。為了避免過(guò)擬合，可以采取以下措施：增加數(shù)據(jù)集的大小，使用正則化技術(shù)（如L1、L2正則化），使用早停（earlystopping）策略，簡(jiǎn)化模型結(jié)構(gòu)，或者使用交叉驗(yàn)證等方法。【解析】過(guò)擬合是深度學(xué)習(xí)中常見(jiàn)的問(wèn)題，它會(huì)導(dǎo)致模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)過(guò)度適應(yīng)，從而在新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。了解過(guò)擬合的原因和解決方法對(duì)于構(gòu)建有效的深度學(xué)習(xí)模型非常重要。27.【答案】序列標(biāo)注任務(wù)是自然語(yǔ)言處理中的一個(gè)子任務(wù)，它的目標(biāo)是給輸入序列中的每個(gè)單詞或字符標(biāo)注一個(gè)標(biāo)簽。例如，命名實(shí)體識(shí)別（NER）就是一種序列標(biāo)注任務(wù)，它旨在識(shí)別文本中的命名實(shí)體，如人名、地名、組織名等。另一個(gè)例子是情感分析，它對(duì)文本中的每個(gè)單詞或短語(yǔ)進(jìn)行情感標(biāo)簽標(biāo)注，如正面、負(fù)面、中性等。【解析】序列標(biāo)注是自然語(yǔ)言處理中的重要任務(wù)，它對(duì)于理解文本內(nèi)容、構(gòu)建信息抽取系統(tǒng)等有著重要應(yīng)用。掌握序列標(biāo)注任務(wù)的概念和具體例子有助于深入理解自然語(yǔ)言處理技術(shù)。28.【答案】圖像分割是將圖像劃分為若干個(gè)不同的區(qū)域或?qū)ο蟮倪^(guò)程。它的應(yīng)用非常廣泛，包括醫(yī)學(xué)圖像分析、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人導(dǎo)航、衛(wèi)星圖像處理等。例如，在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，圖像分割可以幫助醫(yī)生識(shí)別病變組織；在自動(dòng)駕駛中，它可以用于檢測(cè)道路上的車(chē)輛和行人?！窘馕觥繄D像分割是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的基礎(chǔ)任務(wù)，它對(duì)于提取圖像中的感興趣區(qū)域至關(guān)重要。了解圖像分割的概念和應(yīng)用有助于理解計(jì)算機(jī)視覺(jué)系統(tǒng)的構(gòu)建和應(yīng)用。29.【答案】強(qiáng)化學(xué)習(xí)是一種通過(guò)與環(huán)境交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。它的基本原理是通過(guò)獎(jiǎng)勵(lì)信號(hào)來(lái)指導(dǎo)算法學(xué)習(xí)如何行動(dòng)，以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期目標(biāo)的最大化。與監(jiān)督學(xué)習(xí)不同，強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要標(biāo)記的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，而是通過(guò)試錯(cuò)的方式學(xué)習(xí)策略。強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)選擇動(dòng)作，然后根據(jù)動(dòng)作的結(jié)果（獎(jiǎng)勵(lì)）來(lái)更新策略?！窘馕觥繌?qiáng)化學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支，它具有獨(dú)特的原理和優(yōu)勢(shì)。理解強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基本原理以及