2026年北京大學(xué)智能科學(xué)系面試基礎(chǔ)理論深度含答案一、單選題（共5題，每題2分）題目：1.下列哪項不屬于深度學(xué)習(xí)的基本要素？A.感知機(jī)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)D.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)2.在自然語言處理中，詞嵌入技術(shù)主要解決什么問題？A.對象檢測B.意圖識別C.語義表示D.圖像分割3.貝葉斯決策理論的核心思想是什么？A.最小化均方誤差B.最大化邊緣似然C.最大化后驗概率D.最小化交叉熵4.以下哪種算法不屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)？A.K-means聚類B.主成分分析C.支持向量機(jī)D.系統(tǒng)聚類5.在計算機(jī)視覺中，以下哪個技術(shù)主要用于目標(biāo)跟蹤？A.光流法B.語義分割C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)D.生成對抗網(wǎng)絡(luò)答案與解析：1.A（感知機(jī)是早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，不屬于深度學(xué)習(xí)范疇；其他選項均為深度學(xué)習(xí)典型模型。）2.C（詞嵌入用于將文本中的詞語映射為低維稠密向量，解決語義表示問題。）3.C（貝葉斯決策理論通過計算后驗概率選擇最優(yōu)決策。）4.C（支持向量機(jī)屬于監(jiān)督學(xué)習(xí)，其余為無監(jiān)督學(xué)習(xí)。）5.A（光流法通過分析像素運動軌跡實現(xiàn)目標(biāo)跟蹤，其他選項與跟蹤無關(guān)。）二、多選題（共4題，每題3分）題目：1.以下哪些是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的核心要素？A.狀態(tài)空間B.動作空間C.獎勵函數(shù)D.價值函數(shù)E.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2.在深度學(xué)習(xí)中，以下哪些屬于正則化方法？A.Lasso回歸B.DropoutC.批歸一化D.Adam優(yōu)化器E.數(shù)據(jù)增強(qiáng)3.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中，以下哪些屬于推理方法？A.信念傳播B.基于馬爾可夫鏈蒙特卡洛采樣C.前向傳播D.后向傳播E.似然加權(quán)采樣4.以下哪些技術(shù)可用于處理小樣本學(xué)習(xí)問題？A.自監(jiān)督學(xué)習(xí)B.遷移學(xué)習(xí)C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)D.集成學(xué)習(xí)E.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)答案與解析：1.A,B,C,D（強(qiáng)化學(xué)習(xí)的四要素包括狀態(tài)、動作、獎勵和價值，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)模型。）2.B,C,E（Lasso回歸屬于統(tǒng)計方法；Dropout、批歸一化和數(shù)據(jù)增強(qiáng)是深度學(xué)習(xí)正則化技術(shù)；Adam是優(yōu)化器。）3.A,B,E（信念傳播、MCMC采樣和似然加權(quán)采樣是貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理方法；前向/后向傳播是深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練機(jī)制。）4.A,B,C（自監(jiān)督學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)增強(qiáng)適用于小樣本場景；集成學(xué)習(xí)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)不直接解決樣本量問題。）三、填空題（共6題，每題2分）題目：1.深度學(xué)習(xí)中，用于優(yōu)化參數(shù)的梯度下降算法的變種包括______和______。2.自然語言處理中，用于衡量句子相似度的技術(shù)稱為______。3.貝葉斯分類器的決策規(guī)則是基于______的最大化。4.在聚類算法中，K-means的復(fù)雜度主要取決于______和______。5.計算機(jī)視覺中，用于檢測圖像中物體邊界的任務(wù)稱為______。6.強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過______和______與環(huán)境交互。答案與解析：1.隨機(jī)梯度下降，Adam2.余弦相似度3.后驗概率4.樣本量，類別數(shù)5.圖像分割6.觀察狀態(tài)，執(zhí)行動作四、簡答題（共5題，每題5分）題目：1.簡述深度學(xué)習(xí)與淺層學(xué)習(xí)的區(qū)別。2.解釋什么是過擬合，并列舉兩種解決方法。3.描述貝葉斯分類器的優(yōu)缺點。4.解釋什么是數(shù)據(jù)增強(qiáng)，并舉例說明其在計算機(jī)視覺中的應(yīng)用。5.什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)？簡述其在自動駕駛中的應(yīng)用場景。答案與解析：1.深度學(xué)習(xí)與淺層學(xué)習(xí)的區(qū)別：-深度學(xué)習(xí)具有多層非線性結(jié)構(gòu)，能學(xué)習(xí)特征層次表示；淺層學(xué)習(xí)（如感知機(jī)、邏輯回歸）僅有一層或無隱藏層，表達(dá)能力有限。-深度學(xué)習(xí)需大量數(shù)據(jù)，但能自動提取特征；淺層學(xué)習(xí)依賴人工設(shè)計特征。2.過擬合與解決方法：-過擬合指模型對訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合過度，泛化能力差。-解決方法：①正則化（如L2懲罰）；②Dropout；③增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)。3.貝葉斯分類器優(yōu)缺點：-優(yōu)點：理論完備，可處理不確定性；-缺點：計算復(fù)雜度高，需精確先驗概率。4.數(shù)據(jù)增強(qiáng)：-通過變換（如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)）擴(kuò)充數(shù)據(jù)集，提升模型泛化能力。-應(yīng)用：圖像分類中隨機(jī)裁剪、顏色抖動可增強(qiáng)模型魯棒性。5.強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自動駕駛中的應(yīng)用：-通過智能體與環(huán)境交互學(xué)習(xí)最優(yōu)駕駛策略（如避障、換道）。-場景：自動駕駛決策規(guī)劃、車道保持等。五、論述題（共2題，每題10分）題目：1.論述深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的關(guān)鍵進(jìn)展及其對行業(yè)的影響。2.結(jié)合實際案例，分析無監(jiān)督學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用及其挑戰(zhàn)。答案與解析：1.深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的進(jìn)展與影響：-進(jìn)展：①Transformer模型（如BERT、GPT）突破性提升語義理解能力；②預(yù)訓(xùn)練技術(shù)減少標(biāo)注依賴；③多模態(tài)學(xué)習(xí)融合文本與圖像。-影響：①智能客服效率提升；②搜索引擎更精準(zhǔn)；③翻譯質(zhì)量大幅改善。2.無監(jiān)督學(xué)習(xí)在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用與挑戰(zhàn)：-應(yīng)用：①協(xié)同過濾（如N