海洋机器人与人工智能智慧树知到课后章节答案2023年下哈尔滨工程大学

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第一章测试

被誉为国际“人工智能之父”的（）。

A:费根鲍姆

B:尼尔逊

C:傅京孙

D:图灵

答案:图灵

第二章测试

按知识的作用，知识分为哪些类型（）。

A:控制型知识

B:过程型知识

C:行为能力型知识

D:叙述型知识

答案:控制型知识

;过程型知识

;叙述型知识

状态空间法的三要素是（）。

A:状态空间

B:状态

C:算符

D:行为

答案:状态空间

;状态

;算符

本原问题是可直接求解或具有已知解答的问题，出现本原问题即可停止搜索。（）

A:对B:错

答案:对

不可解节点是（）

A:全部与后裔节点都不可解的节点。

B:全部或后裔节点都不可解的节点。

C:与后裔节点至少有一个不可解的节点。

D:没有后裔的非叶节点。

答案:全部或后裔节点都不可解的节点。

;与后裔节点至少有一个不可解的节点。

;没有后裔的非叶节点。

图搜索策略主要针对树状结构。（）

A:对B:错

答案:对

图搜索策略涉及到几个数据结构（）

A:子节点

B:父节点

C:Close表

D:Open表

答案:Close表

;Open表

更实用的深度搜索策略是（）。

A:宽度优先搜索

B:启发式搜索

C:盲目搜索

D:有界深度优先搜索

答案:有界深度优先搜索

启发式搜索包括（）

A:贪婪算法

B:深度优先搜索

C:A算法

D:A*算法

答案:贪婪算法

;A算法

;A*算法

下列搜索方法中不属于盲目搜索的是（）。

A:有界深度优先搜索

B:A*搜索

C:深度优先搜索

D:广度优先搜索

答案:A*搜索

第三章测试

人工神经元模型应该具有生物神经元的六个基本特性。（）

A:错B:对

答案:对

人工神经网络的训练方式有（）

A:线性学习

B:阶跃学习

C:有导师学习

D:无导师学习

答案:有导师学习

;无导师学习

感知器控制循环结束的方法（）

A:精度控制法

B:综合控制法

C:凸状组合法

D:初期全调法

答案:精度控制法

;综合控制法

;初期全调法

BP算法的优点是训练速度快，能够逃离局部极小点。（）

A:错B:对

答案:错

网络瘫痪问题是BP算法自身就可以克服和避免的问题。（）

A:错B:对

答案:错

SOM网络的全称是自组织映射神经网络。（）

A:错B:对

答案:对

对传网络的训练方法（）

A:凸状组合法

B:综合控制法

C:精度控制法

D:初期全调法

答案:凸状组合法

;初期全调法

对给定的输入向量，Kohonen层各神经元可以给出相同的输出。（）

A:对B:错

答案:错

模拟退火是一种确定性的训练方法。（）

A:对B:错

答案:错

下列关于模拟退火方法中叙述正确的是（）

A:金属中原子的能量与温度有关。

B:原子能量高的时候，有能力摆脱其原来的能量状态达到一个更加稳定的状态。

C:在金属的退火过程中，能量的状态分布是无规律的。

D:在金属的退火过程中，能量的状态分布是有规律的。

答案:金属中原子的能量与温度有关。

;原子能量高的时候，有能力摆脱其原来的能量状态达到一个更加稳定的状态。

;在金属的退火过程中，能量的状态分布是有规律的。

人工热问题涉及到下面哪些方面的问题（）

A:特殊热

B:人工特殊热

C:临界温度

D:伪特殊热

答案:特殊热

;人工特殊热

;临界温度

;伪特殊热

网络的收敛性和网络的稳定性是同一个问题。（）

A:对B:错

答案:错

Boltzmann机的训练涉及到如下哪些概念（）

A:联接权修改量

B:约束概率

C:临界温度

D:自由概率

答案:联接权修改量

;约束概率

;自由概率

不属于神经网络常用学习算法的是（）。

A:观察与发现学习

B:增强学习

C:有导师学习

D:无导师学习

答案:观察与发现学习

人工神经网络的激活函数主要有三种形式，下面（）对应的是非线性转移函数。

A:

B:

C:

D:

答案:

根据神经元的不同连接方式，可将神经网络分为两大类：分层网络和相互连接型网络。分层网络将一个神经网络模型中的所有神经元按照功能分为若干层。一般有输入层、隐含层（中间层）和输出层，各层顺次连接。下面图形（）对应的是相互连接型网络。

A:

B:

C:

D:

答案:

第四章测试

强化学习是一种在线的、无导师机器学习方法。（）

A:错B:对

答案:对

强化学习Agent的唯一目标就是最大化在长期运行过程中收到的总奖赏。（）

A:对B:错

答案:对

值迭代和策略迭代都是解决马尔可夫决策过程的标准算法。（）

A:对B:错

答案:对

时间差分学习方法是一种模型相关的算法。（）

A:错B:对

答案:错

深度学习、神经网络和Q学习都可以用于轨迹规划。（）

A:对B:错

答案:对

Q-learning算法中，Q函数是()

A:奖励函数

B:状态函数

C:状态-动作值函数

D:估值函数

答案:状态-动作值函数

Q(s,a)是指在给定状态s的情况下，采取行动a之后，后续的各个状态所能得到的回报（）

A:期望值

B:总和

C:最小值

D:最大值

答案:期望值

在强化学习过程中，学习率越大，表示采用新的尝试得到的结果比例越（），保持旧的结果的比例越（）

A:小，大

B:小，小

C:大，小

D:大，大

答案:大，小

在强化学习的过程中，（）能够在稍微偏离目前最好策略的基础上，尝试更多策略，（）能够运用目前最好的策略，获取更高的奖励

A:利用，探索

B:利用，输出

C:探索，利用

D:探索，输出

答案:探索，利用

在epsilon-greedy算法中，epsilon的值越大，采取随机动作的概率越（），采用当前Q函数最大动作的概率越（）

A:小，大

B:大，小

C:大，大

D:小，小

答案:大，小

第五章测试

在选择神经网络的深度时，下面哪些参数需要考虑？()

A:输入数据

B:神经网络的类型(如MLP,CNN)

C:映射的输出函数

D:计算能力(硬件和软件能力决定)

E:学习速率

答案:输入数据

;神经网络的类型(如MLP,CNN)

;映射的输出函数

;计算能力(硬件和软件能力决定)

;学习速率

深度学习与机器学习算法的区别在于，后者过程中无需进行特征提取工作，即在进行深度学习过程中要先完成特征提取的工作。（）

A:对B:错

答案:错

自动编码器的主要任务是什么？（）

A:特征提取

B:生成模型

C:降维

D:异常检测

E:无监督预训练

答案:特征提取

;生成模型

;降维

;异常检测

;无监督预训练

编码器的常见应用包含以下哪几种（）

A:信息检索

B:数据降维

C:异常监测

D:图像修复

答案:信息检索

;数据降维

;异常监测

;图像修复

下列哪一项在神经网络中引入了非线性？（）

A:其它都不正确

B:卷积函数

C:ReLU单元

D:随机梯度下降

答案:ReLU单元

训练CNN时，可以对输入进行旋转、平移、缩放等预处理提高模型泛化能力。（）

A:错