2025年大學(xué)人工智能（深度學(xué)習(xí)）上學(xué)期期末測試卷

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、單項選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)）1.以下哪個不是深度學(xué)習(xí)中常用的激活函數(shù)？（）A.Sigmoid函數(shù)B.ReLU函數(shù)C.線性函數(shù)D.Tanh函數(shù)2.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，卷積層的主要作用是（）。A.對輸入數(shù)據(jù)進行降維B.提取數(shù)據(jù)的特征C.增加模型的非線性D.進行分類預(yù)測3.以下關(guān)于反向傳播算法的說法，錯誤的是（）。A.用于計算損失函數(shù)關(guān)于網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的梯度B.是深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的核心算法C.只能用于全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.通過鏈式法則計算梯度4.當(dāng)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型時，以下哪種優(yōu)化器通常收斂速度最快？（）A.SGDB.AdagradC.RMSPropD.Adam5.深度學(xué)習(xí)中，Dropout的作用是（）。A.防止模型過擬合B.加速模型訓(xùn)練C.提高模型的泛化能力D.以上都是6.在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）中，隱藏層的輸出會反饋到（）。A.輸入層B.自身C.下一層隱藏層D.輸出層7.以下哪種方法可以用于處理深度學(xué)習(xí)中的不平衡數(shù)據(jù)？（）A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整損失函數(shù)D.以上都是8.深度學(xué)習(xí)模型的評估指標中，用于衡量分類模型預(yù)測準確性的是（）。A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差9.在深度生成模型中，變分自編碼器（VAE）的主要目的是（）。A.生成新的數(shù)據(jù)樣本B.學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的分布C.進行無監(jiān)督學(xué)習(xí)D.以上都是10.以下哪個框架是目前最常用的深度學(xué)習(xí)框架之一？（）A.TensorFlowB.MatlabC.ExcelD.SPSS二、多項選擇題（總共5題，每題5分，每題有多個正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)，多選、少選、錯選均不得分）1.深度學(xué)習(xí)中常用的損失函數(shù)有（）。A.交叉熵損失函數(shù)B.均方誤差損失函數(shù)C.Huber損失函數(shù)D.絕對值損失函數(shù)2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的池化層有哪些作用？（）A.減少數(shù)據(jù)維度B.提高模型的平移不變性C.增加模型的非線性D.防止模型過擬合3.以下哪些是深度學(xué)習(xí)中常用的正則化方法？（）A.L1正則化B.L2正則化C.BatchNormalizationD.層歸一化4.在訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型時，超參數(shù)包括（）。A.學(xué)習(xí)率B.網(wǎng)絡(luò)層數(shù)C.神經(jīng)元個數(shù)D.迭代次數(shù)5.深度強化學(xué)習(xí)中的策略梯度算法包括（）。A.A2CB.A3CC.PPOD.DQN三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷下列說法的對錯，正確的打“√”，錯誤的打“×”）1.深度學(xué)習(xí)模型的性能只取決于模型的結(jié)構(gòu)，與數(shù)據(jù)無關(guān)。（）2.激活函數(shù)的作用是增加模型的非線性，使模型能夠更好地擬合復(fù)雜的數(shù)據(jù)。（）3.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，卷積核的大小必須是固定的。（）4.反向傳播算法只能用于有監(jiān)督學(xué)習(xí)，不能用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)。（）5.優(yōu)化器的選擇對深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練結(jié)果沒有影響。（）6.Dropout在測試階段也需要應(yīng)用。（）7.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能處理固定長度的序列數(shù)據(jù)。（）8.深度學(xué)習(xí)模型的評估指標在不同的應(yīng)用場景下是固定不變的。（）9.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。（）10.深度學(xué)習(xí)框架只是一個工具，不會影響模型的性能。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答以下問題）1.請簡述深度學(xué)習(xí)中常用的幾種優(yōu)化器及其優(yōu)缺點。2.解釋卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積層和池化層的工作原理，并說明它們在模型中的作用。3.簡述深度強化學(xué)習(xí)中的策略網(wǎng)絡(luò)和價值網(wǎng)絡(luò)的作用，并說明它們之間的關(guān)系。五、論述題（總共1題，每題20分，請詳細論述以下問題）請論述深度學(xué)習(xí)在當(dāng)前人工智能領(lǐng)域中的地位和作用，并舉例說明深度學(xué)習(xí)在不同領(lǐng)域的應(yīng)用。答案：一、單項選擇題1.C2.B3.C4.D5.D6.B7.D8.A9.D10.A二、多項選擇題1.ABCD2.AB3.ABCD4.ABCD5.ABC三、判斷題1.×2.√3.×4.×5.×6.×7.×8.×9.√10.×四、簡答題1.SGD：優(yōu)點是簡單直接，缺點是容易陷入局部最優(yōu)，收斂速度不穩(wěn)定。Adagrad：優(yōu)點是自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率，缺點是后期學(xué)習(xí)率可能過小。RMSProp：優(yōu)點是能有效緩解梯度消失或爆炸，缺點是對參數(shù)更新的自適應(yīng)能力有限。Adam：結(jié)合了Adagrad和RMSProp的優(yōu)點，自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率，收斂速度快且穩(wěn)定。2.卷積層：通過卷積核與輸入數(shù)據(jù)進行卷積操作，提取數(shù)據(jù)特征。作用是提取局部特征，減少參數(shù)數(shù)量。池化層：對卷積層輸出進行下采樣，降低數(shù)據(jù)維度。作用是減少計算量，提高模型的平移不變性。3.策略網(wǎng)絡(luò)：用于生成策略，決定智能體的行動。價值網(wǎng)絡(luò)：用于評估狀態(tài)的價值。關(guān)系：策略網(wǎng)絡(luò)根據(jù)價值網(wǎng)絡(luò)的評估結(jié)果生成策略，二者相互協(xié)作，共同優(yōu)化。五、論述題深度學(xué)習(xí)在當(dāng)前人工智能領(lǐng)域占據(jù)核心地位。它能夠自動從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征和模式，具有強大的表