2025年人工智能技術(shù)發(fā)展知識(shí)考察試題及答案解析一、單項(xiàng)選擇題（每題2分，共30分）1.以下哪種算法不屬于深度學(xué)習(xí)中的常見(jiàn)優(yōu)化算法？A.隨機(jī)梯度下降（SGD）B.牛頓法C.AdagradD.Adam答案：B解析：隨機(jī)梯度下降（SGD）、Adagrad、Adam都是深度學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法。牛頓法雖然也是一種優(yōu)化算法，但它在深度學(xué)習(xí)中并不像前三者那樣常用，因?yàn)榕ｎD法需要計(jì)算海森矩陣，計(jì)算量較大，在大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型中不太適用。2.以下哪個(gè)不是生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景？A.圖像生成B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)C.目標(biāo)檢測(cè)D.風(fēng)格遷移答案：C解析：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在圖像生成、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、風(fēng)格遷移等方面有廣泛應(yīng)用。目標(biāo)檢測(cè)主要是識(shí)別圖像中目標(biāo)的位置和類(lèi)別，通常使用的是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)算法，如FasterRCNN、YOLO等，而不是GAN。3.人工智能中的自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域，以下哪種技術(shù)用于處理文本的情感分析？A.詞嵌入（WordEmbedding）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.樸素貝葉斯分類(lèi)器D.注意力機(jī)制答案：C解析：樸素貝葉斯分類(lèi)器是一種簡(jiǎn)單而有效的概率分類(lèi)器，常用于文本的情感分析。詞嵌入主要是將詞語(yǔ)表示為向量，用于后續(xù)的文本處理；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和注意力機(jī)制更多用于處理序列數(shù)據(jù)，如文本生成、機(jī)器翻譯等，但不是專(zhuān)門(mén)用于情感分析的核心技術(shù)。4.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)概念表示智能體在環(huán)境中采取的行動(dòng)？A.狀態(tài)（State）B.動(dòng)作（Action）C.獎(jiǎng)勵(lì)（Reward）D.策略（Policy）答案：B解析：在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，狀態(tài)是環(huán)境的一種描述，動(dòng)作是智能體在環(huán)境中采取的行為，獎(jiǎng)勵(lì)是環(huán)境對(duì)智能體動(dòng)作的反饋，策略是智能體根據(jù)狀態(tài)選擇動(dòng)作的規(guī)則。所以表示智能體在環(huán)境中采取的行動(dòng)的是動(dòng)作（Action）。5.以下哪種技術(shù)可以用于圖像的超分辨率重建？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.支持向量機(jī)（SVM）C.決策樹(shù)D.K近鄰算法（KNN）答案：A解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）由于其對(duì)圖像特征的強(qiáng)大提取能力，被廣泛應(yīng)用于圖像的超分辨率重建。支持向量機(jī)（SVM）主要用于分類(lèi)和回歸問(wèn)題；決策樹(shù)常用于分類(lèi)和回歸任務(wù)；K近鄰算法（KNN）也是用于分類(lèi)和回歸，它們都不太適合圖像超分辨率重建任務(wù)。6.人工智能中的知識(shí)圖譜主要用于表示和存儲(chǔ)以下哪種信息？A.數(shù)值數(shù)據(jù)B.文本數(shù)據(jù)C.實(shí)體之間的關(guān)系D.圖像數(shù)據(jù)答案：C解析：知識(shí)圖譜是一種基于圖的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，它以實(shí)體為節(jié)點(diǎn)，以實(shí)體之間的關(guān)系為邊，主要用于表示和存儲(chǔ)實(shí)體之間的關(guān)系。數(shù)值數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)都可以作為知識(shí)圖譜中實(shí)體的屬性，但不是知識(shí)圖譜主要表示和存儲(chǔ)的內(nèi)容。7.以下哪個(gè)是人工智能芯片的典型代表？A.IntelCorei7處理器B.NVIDIAGPUC.AMDRyzen處理器D.QualcommSnapdragon處理器答案：B解析：NVIDIAGPU由于其強(qiáng)大的并行計(jì)算能力，成為了人工智能芯片的典型代表，被廣泛應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理任務(wù)。IntelCorei7處理器、AMDRyzen處理器主要用于通用計(jì)算；QualcommSnapdragon處理器主要用于移動(dòng)設(shè)備，雖然也有一定的計(jì)算能力，但在人工智能計(jì)算方面不如NVIDIAGPU專(zhuān)業(yè)。8.在人工智能的機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，以下哪種方法屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.邏輯回歸B.決策樹(shù)C.聚類(lèi)分析D.隨機(jī)森林答案：C解析：無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)是指在沒(méi)有標(biāo)簽數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行學(xué)習(xí)。聚類(lèi)分析是將數(shù)據(jù)對(duì)象分組為多個(gè)類(lèi)或簇的過(guò)程，屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。邏輯回歸、決策樹(shù)和隨機(jī)森林都屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，需要有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。9.以下哪個(gè)是人工智能倫理中的重要原則？A.數(shù)據(jù)壟斷B.算法黑箱C.公平性和可解釋性D.過(guò)度自動(dòng)化答案：C解析：人工智能倫理中的重要原則包括公平性、可解釋性、隱私保護(hù)等。數(shù)據(jù)壟斷、算法黑箱和過(guò)度自動(dòng)化都可能帶來(lái)一些倫理問(wèn)題，而不是重要原則。公平性確保人工智能系統(tǒng)不會(huì)對(duì)不同群體產(chǎn)生歧視，可解釋性使得人們能夠理解人工智能系統(tǒng)的決策過(guò)程。10.以下哪種技術(shù)可以用于語(yǔ)音識(shí)別中的特征提?。緼.梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）B.主成分分析（PCA）C.線性判別分析（LDA）D.奇異值分解（SVD）答案：A解析：梅爾頻率倒譜系數(shù)（MFCC）是語(yǔ)音識(shí)別中常用的特征提取方法，它模擬了人類(lèi)聽(tīng)覺(jué)系統(tǒng)對(duì)語(yǔ)音的感知特性。主成分分析（PCA）、線性判別分析（LDA）和奇異值分解（SVD）主要用于數(shù)據(jù)降維和特征選擇，但不是語(yǔ)音識(shí)別中專(zhuān)門(mén)的特征提取技術(shù)。11.以下哪個(gè)是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用？A.股票預(yù)測(cè)B.自動(dòng)駕駛C.醫(yī)學(xué)影像診斷D.智能家居控制答案：C解析：醫(yī)學(xué)影像診斷是人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域的重要應(yīng)用，通過(guò)深度學(xué)習(xí)等技術(shù)可以幫助醫(yī)生更準(zhǔn)確地分析醫(yī)學(xué)影像，如X光、CT等。股票預(yù)測(cè)屬于金融領(lǐng)域的應(yīng)用；自動(dòng)駕駛屬于交通領(lǐng)域的應(yīng)用；智能家居控制屬于家居領(lǐng)域的應(yīng)用。12.在人工智能的深度學(xué)習(xí)中，以下哪種激活函數(shù)可以解決梯度消失問(wèn)題？A.Sigmoid函數(shù)B.Tanh函數(shù)C.ReLU函數(shù)D.Softmax函數(shù)答案：C解析：Sigmoid函數(shù)和Tanh函數(shù)在輸入值較大或較小時(shí)，梯度會(huì)趨近于0，容易導(dǎo)致梯度消失問(wèn)題。ReLU函數(shù)（修正線性單元）在輸入大于0時(shí)，梯度為1，避免了梯度消失問(wèn)題。Softmax函數(shù)主要用于多分類(lèi)問(wèn)題的輸出層，將輸出轉(zhuǎn)換為概率分布，與梯度消失問(wèn)題無(wú)關(guān)。13.以下哪種技術(shù)可以用于自然語(yǔ)言處理中的詞性標(biāo)注？A.隱馬爾可夫模型（HMM）B.馬爾可夫鏈蒙特卡羅（MCMC）C.蒙特卡羅樹(shù)搜索（MCTS）D.模擬退火算法答案：A解析：隱馬爾可夫模型（HMM）是自然語(yǔ)言處理中詞性標(biāo)注的常用技術(shù)，它通過(guò)狀態(tài)轉(zhuǎn)移和觀測(cè)概率來(lái)對(duì)文本中的詞語(yǔ)進(jìn)行詞性標(biāo)注。馬爾可夫鏈蒙特卡羅（MCMC）主要用于采樣和估計(jì)概率分布；蒙特卡羅樹(shù)搜索（MCTS）常用于博弈和規(guī)劃問(wèn)題；模擬退火算法用于優(yōu)化問(wèn)題，它們都不是詞性標(biāo)注的常用技術(shù)。14.以下哪個(gè)是人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用？A.機(jī)器人客服B.無(wú)人機(jī)農(nóng)田監(jiān)測(cè)C.人臉識(shí)別門(mén)禁D.智能手表健康監(jiān)測(cè)答案：B解析：無(wú)人機(jī)農(nóng)田監(jiān)測(cè)可以利用人工智能技術(shù)對(duì)農(nóng)田進(jìn)行圖像采集和分析，幫助農(nóng)民了解作物生長(zhǎng)情況、病蟲(chóng)害情況等，屬于人工智能在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用。機(jī)器人客服屬于客服領(lǐng)域的應(yīng)用；人臉識(shí)別門(mén)禁屬于安防領(lǐng)域的應(yīng)用；智能手表健康監(jiān)測(cè)屬于健康領(lǐng)域的應(yīng)用。15.在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪種算法是基于策略梯度的方法？A.QlearningB.SARSAC.A2C（AdvantageActorCritic）D.DQN（DeepQNetwork）答案：C解析：基于策略梯度的方法直接對(duì)策略進(jìn)行優(yōu)化。A2C（AdvantageActorCritic）是一種基于策略梯度的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，它結(jié)合了策略網(wǎng)絡(luò)和價(jià)值網(wǎng)絡(luò)。Qlearning、SARSA和DQN都是基于值函數(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，通過(guò)學(xué)習(xí)最優(yōu)動(dòng)作價(jià)值函數(shù)來(lái)進(jìn)行決策。二、多項(xiàng)選擇題（每題3分，共30分）1.以下哪些是人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用？A.智能輔導(dǎo)系統(tǒng)B.在線考試系統(tǒng)C.個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦D.虛擬實(shí)驗(yàn)室答案：ABCD解析：智能輔導(dǎo)系統(tǒng)可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)情況提供個(gè)性化的輔導(dǎo)；在線考試系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的考試流程；個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦可以根據(jù)學(xué)生的學(xué)習(xí)歷史和興趣推薦適合的學(xué)習(xí)資源；虛擬實(shí)驗(yàn)室可以讓學(xué)生在虛擬環(huán)境中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)操作，這些都是人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用。2.以下哪些是人工智能中的深度學(xué)習(xí)框架？A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.Scikitlearn答案：ABC解析：TensorFlow、PyTorch和Caffe都是知名的深度學(xué)習(xí)框架，提供了豐富的工具和接口用于構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。Scikitlearn是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，主要用于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的實(shí)現(xiàn)，如分類(lèi)、回歸、聚類(lèi)等，不屬于深度學(xué)習(xí)框架。3.人工智能中的計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域，常見(jiàn)的任務(wù)包括：A.圖像分類(lèi)B.目標(biāo)檢測(cè)C.語(yǔ)義分割D.圖像生成答案：ABCD解析：圖像分類(lèi)是將圖像分為不同的類(lèi)別；目標(biāo)檢測(cè)是識(shí)別圖像中目標(biāo)的位置和類(lèi)別；語(yǔ)義分割是將圖像中的每個(gè)像素分配到不同的類(lèi)別；圖像生成是根據(jù)一定的輸入生成新的圖像，這些都是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的常見(jiàn)任務(wù)。4.以下哪些是人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用？A.信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估B.高頻交易C.客戶服務(wù)機(jī)器人D.投資組合優(yōu)化答案：ABCD解析：信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估可以利用人工智能算法對(duì)客戶的信用狀況進(jìn)行評(píng)估；高頻交易可以通過(guò)人工智能算法快速分析市場(chǎng)數(shù)據(jù)并進(jìn)行交易決策；客戶服務(wù)機(jī)器人可以為客戶提供實(shí)時(shí)的服務(wù)；投資組合優(yōu)化可以利用人工智能技術(shù)根據(jù)市場(chǎng)情況和客戶需求優(yōu)化投資組合，這些都是人工智能在金融領(lǐng)域的應(yīng)用。5.在人工智能的自然語(yǔ)言處理中，以下哪些技術(shù)可以用于文本生成？A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）C.門(mén)控循環(huán)單元（GRU）D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）答案：ABCD解析：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門(mén)控循環(huán)單元（GRU）都可以處理序列數(shù)據(jù)，常用于文本生成任務(wù)。生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）也可以用于文本生成，通過(guò)生成器和判別器的對(duì)抗訓(xùn)練來(lái)生成高質(zhì)量的文本。6.以下哪些是人工智能芯片的特點(diǎn)？A.高并行計(jì)算能力B.低功耗C.專(zhuān)門(mén)針對(duì)人工智能算法優(yōu)化D.價(jià)格昂貴答案：ABC解析：人工智能芯片通常具有高并行計(jì)算能力，能夠快速處理大量的數(shù)據(jù)；為了滿足移動(dòng)設(shè)備和數(shù)據(jù)中心的需求，也注重低功耗設(shè)計(jì)；并且是專(zhuān)門(mén)針對(duì)人工智能算法進(jìn)行優(yōu)化的。雖然有些高端的人工智能芯片價(jià)格較高，但并不是所有的人工智能芯片都價(jià)格昂貴，現(xiàn)在也有一些性價(jià)比高的產(chǎn)品。7.人工智能中的機(jī)器學(xué)習(xí)算法評(píng)估指標(biāo)包括：A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值（F1score）D.均方誤差（MSE）答案：ABCD解析：準(zhǔn)確率（Accuracy）用于衡量分類(lèi)模型的整體正確分類(lèi)比例；召回率（Recall）衡量模型正確識(shí)別正樣本的能力；F1值（F1score）是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均數(shù)；均方誤差（MSE）用于衡量回歸模型的預(yù)測(cè)誤差，這些都是機(jī)器學(xué)習(xí)算法常見(jiàn)的評(píng)估指標(biāo)。8.以下哪些是人工智能在交通領(lǐng)域的應(yīng)用？A.自動(dòng)駕駛汽車(chē)B.智能交通信號(hào)燈控制C.交通流量預(yù)測(cè)D.物流路徑規(guī)劃答案：ABCD解析：自動(dòng)駕駛汽車(chē)是人工智能在交通領(lǐng)域的典型應(yīng)用；智能交通信號(hào)燈控制可以根據(jù)實(shí)時(shí)交通流量調(diào)整信號(hào)燈的時(shí)間；交通流量預(yù)測(cè)可以幫助交通管理部門(mén)提前做好規(guī)劃；物流路徑規(guī)劃可以利用人工智能算法優(yōu)化物流車(chē)輛的行駛路線，這些都是人工智能在交通領(lǐng)域的應(yīng)用。9.在人工智能的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪些概念是重要的？A.狀態(tài)（State）B.動(dòng)作（Action）C.獎(jiǎng)勵(lì)（Reward）D.策略（Policy）答案：ABCD解析：在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，狀態(tài)描述了環(huán)境的當(dāng)前情況，動(dòng)作是智能體在環(huán)境中采取的行為，獎(jiǎng)勵(lì)是環(huán)境對(duì)智能體動(dòng)作的反饋，策略是智能體根據(jù)狀態(tài)選擇動(dòng)作的規(guī)則，這些都是強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的重要概念。10.以下哪些是人工智能在醫(yī)療影像分析中的挑戰(zhàn)？A.數(shù)據(jù)標(biāo)注困難B.醫(yī)學(xué)知識(shí)的融合C.模型的泛化能力D.計(jì)算資源需求大答案：ABCD解析：醫(yī)療影像數(shù)據(jù)的標(biāo)注需要專(zhuān)業(yè)的醫(yī)學(xué)知識(shí)，標(biāo)注過(guò)程困難且成本高；醫(yī)學(xué)影像分析需要將人工智能技術(shù)與醫(yī)學(xué)知識(shí)進(jìn)行融合；模型需要在不同的數(shù)據(jù)集和場(chǎng)景下具有良好的泛化能力；同時(shí)，處理大規(guī)模的醫(yī)療影像數(shù)據(jù)需要大量的計(jì)算資源，這些都是人工智能在醫(yī)療影像分析中的挑戰(zhàn)。三、判斷題（每題2分，共20分）1.人工智能就是讓計(jì)算機(jī)像人類(lèi)一樣思考和行動(dòng)。（）答案：錯(cuò)誤解析：人工智能是指讓計(jì)算機(jī)模擬人類(lèi)的智能行為，但并不意味著完全像人類(lèi)一樣思考和行動(dòng)。人工智能有多種實(shí)現(xiàn)方式和應(yīng)用場(chǎng)景，其目標(biāo)是解決各種實(shí)際問(wèn)題，而不是完全復(fù)制人類(lèi)的思維過(guò)程。2.深度學(xué)習(xí)只能用于圖像和語(yǔ)音處理。（）答案：錯(cuò)誤解析：深度學(xué)習(xí)雖然在圖像和語(yǔ)音處理領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用，但也可用于自然語(yǔ)言處理、金融、醫(yī)療等多個(gè)領(lǐng)域，如文本生成、信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、醫(yī)學(xué)影像分析等。3.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的獎(jiǎng)勵(lì)總是即時(shí)的。（）答案：錯(cuò)誤解析：強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的獎(jiǎng)勵(lì)可以是即時(shí)的，也可以是延遲的。在一些復(fù)雜的任務(wù)中，智能體的某個(gè)動(dòng)作可能不會(huì)立即得到獎(jiǎng)勵(lì)，而是在經(jīng)過(guò)一系列動(dòng)作后才會(huì)得到獎(jiǎng)勵(lì)。4.人工智能算法的可解釋性越強(qiáng)，其性能越好。（）答案：錯(cuò)誤解析：可解釋性和性能之間并沒(méi)有必然的聯(lián)系。有些復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型雖然性能很好，但可解釋性較差；而一些簡(jiǎn)單的模型可能具有較好的可解釋性，但性能相對(duì)較低。5.所有的人工智能應(yīng)用都需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。（）答案：錯(cuò)誤解析：并不是所有的人工智能應(yīng)用都需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。一些簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，如基于規(guī)則的系統(tǒng)，可能不需要大量的數(shù)據(jù)。同時(shí)，一些小樣本學(xué)習(xí)方法也可以在少量數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行有效的學(xué)習(xí)。6.人工智能芯片只能用于人工智能領(lǐng)域。（）答案：錯(cuò)誤解析：人工智能芯片具有強(qiáng)大的計(jì)算能力，除了用于人工智能領(lǐng)域外，也可以用于一些對(duì)計(jì)算能力要求較高的其他領(lǐng)域，如科學(xué)計(jì)算、圖形處理等。7.自然語(yǔ)言處理中的詞嵌入技術(shù)可以將詞語(yǔ)表示為向量。（）答案：正確解析：詞嵌入技術(shù)的主要目的就是將詞語(yǔ)表示為向量，這樣可以將詞語(yǔ)之間的語(yǔ)義關(guān)系轉(zhuǎn)化為向量空間中的距離關(guān)系，便于后續(xù)的文本處理。8.聚類(lèi)分析是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。（）答案：錯(cuò)誤解析：聚類(lèi)分析是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，它在沒(méi)有標(biāo)簽數(shù)據(jù)的情況下，將數(shù)據(jù)對(duì)象分組為多個(gè)類(lèi)或簇。9.人工智能在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用都是完全安全可靠的。（）答案：錯(cuò)誤解析：人工智能在應(yīng)用過(guò)程中可能會(huì)面臨一些安全和可靠性問(wèn)題，如算法偏見(jiàn)、數(shù)據(jù)泄露、模型漏洞等，需要采取相應(yīng)的措施來(lái)保障其安全性和可靠性。10.支持向量機(jī)（SVM）只能用于分類(lèi)問(wèn)題。（）答案：錯(cuò)誤解析：支持向量機(jī)（SVM）不僅可以用于分類(lèi)問(wèn)題，還可以用于回歸問(wèn)題，稱(chēng)為支持向量回歸（SVR）。四、簡(jiǎn)答題（每題10分，共20分）1.簡(jiǎn)述人工智能中深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別。答案：深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)有以下幾個(gè)主要區(qū)別：數(shù)據(jù)量需求：深度學(xué)習(xí)通常需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜，參數(shù)眾多，需要足夠的數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的復(fù)雜模式。而傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)數(shù)據(jù)量的需求相對(duì)較小，一些簡(jiǎn)單的傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法在少量數(shù)據(jù)上也能取得較好的效果。特征提取方式：傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)通常需要人工進(jìn)行特征提取，這需要領(lǐng)域?qū)＜业闹R(shí)和經(jīng)驗(yàn)，提取的特征質(zhì)量對(duì)模型性能影響較大。深度學(xué)習(xí)則可以自動(dòng)從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征，通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)提取數(shù)據(jù)的高層抽象特征，減少了人工特征工程的工作量。模型復(fù)雜度：深度學(xué)習(xí)模型通常具有較深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等，模型復(fù)雜度較高。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型相對(duì)簡(jiǎn)單，如決策樹(shù)、支持向量機(jī)等，模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)數(shù)量相對(duì)較少。計(jì)算資源需求：深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程需要大量的計(jì)算資源，通常需要使用GPU等高性能計(jì)算設(shè)備進(jìn)行加速。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)計(jì)算資源的需求相對(duì)較低，在普通計(jì)算機(jī)上也可以進(jìn)行訓(xùn)練?？山忉屝?/p>