人工智能核心算法模拟题（附参考答案）

人工智能核心算法模拟题（附参考答案）一、单选题（共43题，每题1分，共43分）1.下列哪项不属于聚类算法（）A、K-meansB、BIRCHC、SVMD、DBSCAN正确答案：C答案解析：SVM是支持向量机，属于分类算法，不属于聚类算法。K-means是经典的聚类算法，通过将数据划分为K个簇来进行聚类。BIRCH是一种层次聚类算法，它通过构建一棵聚类特征树来快速有效地进行聚类。DBSCAN是基于密度的空间聚类算法，能够发现任意形状的簇。2.用Tensorflow处理图像识别任务时，若输入数据的形状为[64,224,224,3]，下面说法正确的是A、每一张图片都是二值图片B、每一张图片都是三通道图片C、模型一次处理224张图片（batchsize为224）D、以上选项均不正确正确答案：B答案解析：输入数据形状为[64,224,224,3]，其中64表示batchsize，即一次处理的图片数量；224×224表示图片的尺寸；3表示通道数，说明每一张图片都是三通道图片。A选项二值图片通道数通常为1；C选项batchsize为64不是224。所以正确答案是B。3.xgboost在代价函数里加入了（），用于控制模型的复杂度A、正则项B、非线性C、激活函数D、特征变换正确答案：A答案解析：XGBoost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度。正则项可以防止模型过拟合，通过对模型参数进行约束，使得模型在拟合数据的同时不会过于复杂，从而提高模型的泛化能力。4.比较成熟的分类预测模型算法包括Logistic回归模型、广义线性模型、（）、神经网络A、决策树B、arima模型C、holt-winter模型D、k-means模型正确答案：A答案解析：Logistic回归模型、广义线性模型、决策树、神经网络都是比较成熟的分类预测模型算法。arima模型主要用于时间序列预测；holt-winter模型是时间序列预测方法中的一种；k-means模型是聚类分析算法，不是分类预测模型。5.协同过滤和基于内容的模型是两种流行的推荐引擎，在建立这样的算法中NLP扮演什么角色？A、从文本中提取特征B、测量特征相似度C、为学习模型的向量空间编程特征D、以上都是正确答案：D答案解析：在基于内容的推荐算法中，NLP首先要从文本中提取特征，比如对于物品描述文本提取关键词、主题等特征，这对应选项A；接着要测量不同物品特征之间的相似度，以此来判断物品之间的相似程度，这对应选项B；还要为学习模型的向量空间编程特征，将提取的特征转换到合适的向量空间以便模型处理，这对应选项C。所以NLP在基于内容的推荐算法中扮演着从文本中提取特征、测量特征相似度、为学习模型的向量空间编程特征等多方面的角色，答案选D。6.循环神经网络(recurrentneuralnetwork，RNN)，是一种用于处理具有类似()的数据的神经网络。A、数组结构B、序列结构C、表格结构D、网格结构正确答案：B答案解析：循环神经网络主要用于处理具有序列结构的数据，它能够处理序列中的每个元素，并根据之前的元素信息来预测当前元素，适合处理如文本、语音等具有序列特征的数据。7.下列哪个选项中的模型属于集成学习（）A、C4.5B、kNN分类C、AdaboostD、k-means正确答案：C答案解析：集成学习是将多个弱学习器组合成一个强学习器的方法。Adaboost是一种典型的集成学习算法，它通过迭代训练多个基分类器，并根据前一轮分类器的错误率调整样本权重，最终将这些分类器线性组合起来得到一个强分类器。而C4.5是决策树算法，kNN分类是基于最近邻的分类算法，k-means是聚类算法，它们都不属于集成学习。8.在一个神经网络中，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果知道了神经元准确的权重和偏差，便可以近似任何函数，但怎么获知每个神经的权重和偏移呢？A、搜索每个可能的权重和偏差组合，直到得到最佳值B、赋予一个初始值，然后检查跟最佳值的差值，不断迭代调整权重C、随机赋值，听天由命D、以上都不正确的正确答案：B答案解析：在神经网络中，通常是赋予一个初始值，然后通过反向传播算法检查跟最佳值（根据损失函数确定）的差值，不断迭代调整权重来获知每个神经元准确的权重和偏差。选项A搜索每个可能的权重和偏差组合计算量极大几乎不可行；选项C随机赋值没有目标和方向，无法得到准确的权重和偏差。所以答案是B。9.深度学习可以用在下列哪些NLP任务中？A、情感分析B、问答系统C、机器翻译D、所有选项正确答案：D答案解析：深度学习在自然语言处理（NLP）领域有广泛应用，情感分析旨在判断文本所表达的情感倾向，深度学习模型可通过对大量文本数据的学习来准确识别情感；问答系统需要理解问题并给出准确回答，深度学习能助力模型学习语言模式和语义理解以实现此功能；机器翻译则是将一种语言翻译成另一种语言，深度学习强大的语言建模和模式识别能力可有效提升翻译质量。所以深度学习可以用于所有这些NLP任务中。10.长短期记忆LSTM的核心贡献是引入了()的巧妙构思,该构思中的权重视上下文而定，而不是固定的。A、自增加B、自循环C、自递归D、自减少正确答案：B答案解析：长短期记忆LSTM的核心贡献是引入了自循环的巧妙构思，该构思中的权重视上下文而定，而不是固定的。自循环使得LSTM能够更好地处理序列中的长期依赖关系，通过控制信息的流动和记忆，提高了对复杂时间序列数据的建模能力。11.（）采用多种乐器的音频数据，可融合多种国家、乐曲风格和乐器音色的特征，创作音乐作品。A、XLNetB、GoogleNetC、MuseNetD、AlexNet正确答案：C答案解析：MuseNet是OpenAI研发的一种基于Transformer架构的模型，它可以采用多种乐器的音频数据，融合多种国家、乐曲风格和乐器音色的特征来创作音乐作品。而XLNet、GoogleNet、AlexNet主要用于自然语言处理、图像识别等领域，并非专门用于音乐创作。12.代码arr1=np.array（[[1,2,3],[4,5,6]]）;print（（arr1**2）[1,1]）的输出是（）？A、5B、25C、6D、26正确答案：B答案解析：首先，计算arr1**2，得到[[1,4,9],[16,25,36]]。然后，访问[1,1]位置的元素，即25。所以输出结果25大于25是错误的，大于25的选项为正确答案。13.在CNN中，梯度下降法的作用是（）。A、线性变换B、非线性变换C、求函数最小值D、加速训练正确答案：C答案解析：梯度下降法是一种优化算法，其主要作用是通过迭代更新模型的参数，使得损失函数的值不断减小，最终找到损失函数的最小值，从而确定最优的模型参数。线性变换和非线性变换一般不是梯度下降法的直接作用；加速训练通常是一些优化策略或技术如随机梯度下降等带来的效果，而不是梯度下降法本身的直接作用。14.在神经网络学习中，每个神经元会完成若干功能，下面哪个功能不是神经元所能够完成的功能A、对加权累加信息进行非线性变化（通过激活函数）B、向前序相邻神经元反馈加权累加信息C、将加权累加信息向后续相邻神经元传递D、对前序相邻神经元所传递信息进行加权累加正确答案：B答案解析：神经元主要是接收前序相邻神经元传递的信息，进行加权累加、非线性变化后传递给后续相邻神经元，一般不会向前序相邻神经元反馈加权累加信息。15.以下机器学习中，在数据预处理时，不需要考虑归一化处理的是：（）A、logistic回归B、SVMC、树形模型D、神经网络正确答案：C答案解析：树形模型在数据预处理时通常不需要考虑归一化处理。因为树形模型（如决策树、随机森林等）对数据的尺度不敏感，其分裂节点的依据是特征的信息增益或其他基于数据分布的统计量，数据的尺度不会影响模型的决策规则和性能。而logistic回归、SVM、神经网络等模型通常需要进行归一化处理，以提高模型的训练效率和收敛速度，防止梯度消失或爆炸等问题。16.二分搜索算法是利用（）实现的算法。A、回溯法B、动态规划法C、贪心法D、分治策略正确答案：D答案解析：二分搜索算法是将一个有序数组分成两部分，通过比较目标值与中间元素的大小，不断缩小搜索范围，最终找到目标值或确定目标值不存在。这是典型的分治策略的应用，将一个大问题分解成若干个小问题来解决。动态规划法通常用于解决最优子结构问题；贪心法是在每一步选择中都采取当前状态下的最优策略；回溯法是一种通过尝试所有可能的解来找到问题解决方案的算法，均不符合二分搜索算法的特点。17.下列哪个函数不可以做激活函数？A、y=tanh(x)B、y=sin(x)C、y=max(x,0)D、y=2x正确答案：D答案解析：函数\(y=2x\)不满足激活函数的性质。激活函数需要是非线性函数，以便增加神经网络的模型复杂度和表达能力。而\(y=2x\)是线性函数，它不能引入非线性变化，所以不能作为激活函数。选项[A]中的\(tanh(x)\)是双曲正切函数，是常用的激活函数之一；选项[B]中的\(sin(x)\)也是非线性函数；选项[C]中的\(max(x,0)\)即ReLU函数，是很流行的激活函数。18.基于统计的异常点检测算法不包括A、简单统计分析B、基于正态分布的异常点检测算法C、3δ原则D、基于距离的异常点检测算法正确答案：B19.使用似然函数的目的是什么（）A、求解目标函数B、得到最优数据样本C、找到最合适数据的参数D、改变目标函数分布正确答案：C答案解析：似然函数的目的是找到最合适数据的参数。似然函数衡量的是在给定参数值下，观测到当前数据样本的可能性大小。通过调整参数，使得似然函数的值最大，从而找到最能解释观测数据的参数值。它不是直接求解目标函数（A选项错误），也不是为了得到最优数据样本（B选项错误），更不是改变目标函数分布（D选项错误）。20.下列哪一个不是无约束算法。A、梯度下降法B、拟牛顿法C、启发式优化方法D、EM算法正确答案：D答案解析：EM算法主要用于含有隐变量的概率模型参数估计等，不是无约束优化算法，它有其特定的应用场景和迭代过程。而梯度下降法、拟牛顿法是常见的无约束优化算法，通过不断迭代寻找函数最小值。启发式优化方法也是用于求解优化问题的一类方法，很多时候用于无约束优化场景。21.对不具备泛化能力的规则转变为更一般的规则的最基础的技术为(___)A、最小一般特化B、最小一般泛化C、最大一般特化D、最大一般泛化正确答案：B22.下列哪种机器学习算法不需要归一化处理？（）A、DecisionTreeB.SVMB、KmeansC、LogisticRegression正确答案：A答案解析：决策树（DecisionTree）是一种基于树结构进行决策的机器学习算法。它在构建决策树的过程中，主要依据数据的特征和类别信息进行划分，对数据的具体数值分布并不敏感，因此不需要进行归一化处理。而SVM（支持向量机）、Kmeans（K均值聚类算法）、LogisticRegression（逻辑回归）等算法，在处理数据时，为了提高模型的性能、收敛速度以及避免某些特征对模型的影响过大等，通常需要对数据进行归一化处理。23.关于精度与错误率的说法中错误的是()。A、精度与错误率的和为1B、精度与错误率都可以反映模型的好坏C、精度与错误率都可以用概率密度函数表示D、精度是评价模型的唯一标准正确答案：D答案解析：精度不是评价模型的唯一标准，还有召回率、F1值等多种指标可以用来综合评价模型，所以选项D说法错误。选项A，精度与错误率的和确实为1；选项B，精度与错误率都能在一定程度上反映模型的好坏；选项C，精度与错误率在一些概率模型场景下是可以用概率密度函数表示的。24.关于bagging下列说法错误的是：（）A、各基分类器之间有较强依赖，不可以进行并行训练。B、最著名的算法之一是基于决策树基分类器的随机森林。C、当训练样本数量较少时，子集之间可能有重叠。D、为了让基分类器之间互相独立，需要将训练集分为若干子集。正确答案：A答案解析：bagging中各基分类器之间相互独立，可进行并行训练，A选项说法错误；随机森林是基于决策树基分类器的著名bagging算法，B选项正确；当训练样本数量较少时，子集之间可能会有重叠，C选项正确；为使基分类器相互独立，需将训练集分为若干子集，D选项正确。25.关于支持向量机，哪项说法不正确（）A、支持向量机可以用于处理二分类及多分类问题B、支持向量机只能用于线性可分的分类问题C、支持向量机可用于回归问题D、核函数的选择对支持向量机的性能影响较大正确答案：B答案解析：支持向量机不仅可以用于线性可分的分类问题，对于线性不可分的情况也有有效的处理方法，比如通过核函数将低维空间的数据映射到高维空间使其变得线性可分，所以选项B说法不正确。选项A，支持向量机确实可用于处理二分类及多分类问题；选项C，支持向量机也可用于回归问题；选项D，核函数的选择对支持向量机的性能影响较大，不同的核函数适用于不同的数据集和问题场景。26.语音是一种典型的（）数据。A、有结构序列B、无结构序列C、无结构无序列D、有结构无序列正确答案：B答案解析：语音数据通常是没有明确结构顺序的，是典型的无结构序列数据。语音由一系列连续的音频信号组成，不像结构化数据那样有固定的格式和顺序，所以属于无结构序列数据。27.在深度学习网络中，反向传播算法用于寻求最优参数，在反向传播算法中使用的什么法则进行逐层求导的?A、累加法则B、归一法则C、链式法则D、对等法则正确答案：C答案解析：反向传播算法中使用链式法则进行逐层求导。链式法则是复合函数求导的重要法则，在深度学习的反向传播过程中，通过链式法则可以将损失函数对最终输出的导数，逐步反向传播到网络的每一层，从而计算出损失函数对每一层参数的梯度，进而用于更新网络参数以寻求最优解。28.下面哪个技术跟中文分词无关（）：A、词性标注B、未登录词识别C、槽位填充D、词语消歧正确答案：C答案解析：词语消歧、词性标注、未登录词识别都与中文分词密切相关。词语消歧要基于分词结果来确定词的准确含义；词性标注是在分词后的基础上对每个词标注词性；未登录词识别也是在分词过程中处理那些未在词典中的词。而槽位填充是在语义理解和信息抽取等任务中，根据句子的语义结构将相关信息填入特定的槽位，与中文分词本身没有直接关系。29.在一个神经网络中，下面哪种方法可以用来处理过拟合？A、DropoutB、分批归一化(BatchNormalization)C、正则化(regularization)D、都可以正确答案：D答案解析：过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差的现象。Dropout是一种常用的防止过拟合的方法，它通过在训练过程中随机丢弃一些神经元来减少模型的复杂度。分批归一化（BatchNormalization）可以加速模型收敛，减少梯度消失或爆炸的问题，同时也有助于防止过拟合。正则化是一种通过在损失函数中加入惩罚项来限制模型复杂度的方法，也可以有效地防止过拟合。因此，以上三种方法都可以用来处理过拟合。30.在卷积神经网络中，要求输入尺寸必须固定的层是？（）A、卷积层B、全连接层C、池化层D、以上都不是正确答案：B答案解析：在卷积神经网络中，全连接层要求输入尺寸必须固定。卷积层和池化层对输入尺寸没有严格要求，输入尺寸可以不同。全连接层的输入需要是固定长度的向量，所以需要输入尺寸固定。31.下列关于特征选择的说法错误的是(___)A、可以减轻维数灾难问题B、可以提高特征关联性C、可以降低学习任务的难度D、特征选择和降维具有相似的动机正确答案：B答案解析：特征选择旨在从原始特征中挑选出最相关、最具代表性的特征子集，其目的并非提高特征关联性，而是去除无关或冗余特征。特征选择能够减轻维数灾难问题，降低学习任务的难度，并且和降维具有相似的动机，都是为了让模型更好地学习和泛化。32.Inception模块采用（）的设计形式，每个支路使用（）大小的卷积核。A、多通路，相同B、单通路，不同C、多通路，不同D、单通路，相同正确答案：C33.如果我们希望预测n个类（p1，p2...pk）的概率使得所有n的p的和等于1，那么下列哪个函数可以用作输出层中的激活函数？A、ReLuB、SoftmaxC、SigmoidD、Tanh正确答案：B答案解析：Softmax函数是用于多分类问题中，将输出结果转换为概率分布，使得所有概率之和为1，符合预测n个类的概率且概率和为1的要求。ReLu函数是线性整流函数，Sigmoid函数常用于二分类问题输出概率，Tanh函数是双曲正切函数，它们都不满足该条件。34.随着集成中个体分类器（相互独立）数目T的增大，集成的错误率将呈(___)_下降，最终趋向于零A、对数级B、线性级C、指数级D、平方级正确答案：B35.哪种聚类方法采用概率模型来表达聚类（）A、K-meansB、LVQC、DBSCAND、高斯混合聚类正确答案：D答案解析：高斯混合聚类是基于概率模型的聚类方法，它假设数据是由多个高斯分布混合而成，通过估计每个高斯分布的参数来进行聚类。K-means是基于距离的聚类方法；LVQ是学习向量量化聚类算法；DBSCAN是基于密度的空间聚类算法，它们都不是基于概率模型的。36.YOLOv3网格数为输出特征图[N,C,H,W]的（）A、CB、C*HC、H*WD、nan正确答案：C37.在数据挖掘中，比较成熟的预测算法包括Logistic回归模型、（）、决策树、神经网络等A、线性回归B、时间序列C、灰色模型D、贝叶斯网络正确答案：D答案解析：在数据挖掘中，比较成熟的预测算法有多种。Logistic回归模型主要用于二分类问题；决策树是基于树结构进行决策的算法；神经网络是一种模仿人类神经系统的计算模型；贝叶斯网络是基于概率推理的图形化网络，它结合了概率论和图论的知识，能够处理不确定性和复杂的因果关系，也是比较成熟的预测算法之一。而线性回归主要用于预测连续型变量；时间序列侧重于分析随时间变化的数据规律；灰色模型适用于处理贫信息的小样本数据。相比之下，贝叶斯网络更符合题意。38.图像分类任务是一个计算量较大的任务，下面描述正确的是：①.不要使用深度学习技术②.尽量使用GPU加速运算③.尽量使用前人探索的有成功经验的经典的网络结构④.尽量自己重新设计编写网络，不要照搬别人的网络A、①③B、①②③C、②③D、①②正确答案：C答案解析：1.图像分类任务计算量较大，深度学习技术在图像分类等领域有着强大的能力和优势，能取得很好的效果，所以①不要使用深度学习技术是错误的。2.GPU具有强大的并行计算能力，可以显著加速深度学习模型的训练和推理过程，对于计算量较大的图像分类任务，尽量使用GPU加速运算能提高效率，②正确。3.前人探索的有成功经验的经典网络结构，经过了实践检验，性能有一定保障，使用它们可以减少研发成本和风险，③正确。4.自己重新设计编写网络难度较大，且不一定能比经典网络取得更好的效果，而照搬别人成熟的网络是可行的做法，④错误。综上，②③正确，答案选C。39.循环神经网络优于全连接网络的一个原因是循环神经网络实现了权值共享，那么权值共享的好处有：①.模型参数变少②.运算速度变快③.占用内存少④.所有权值都共享同一个值A、①③④B、①②③C、①③④D、①②④正确答案：B答案解析：权值共享使得模型中相同的参数可以在不同的位置重复使用，这样模型的参数数量会减少，①正确；参数数量减少会使运算量降低，从而运算速度变快，②正确；由于参数数量减少，占用的内存也会相应减少，③正确；权值共享并不是所有权值都共享同一个值，而是在不同位置共享相同的参数设置，④错误。所以权值共享的好处有①②③，答案选B。40.关于主成分分析PCA说法不正确的是A、我们必须在使用PCA前规范化数据B、我们应该选择使得模型有最大variance的主成分C、我们应该选择使得模型有最小variance的主成分D、我们可以使用PCA在低纬度上做数据可视化正确答案：C答案解析：主成分分析（PCA）的目的是选择能使模型有最大方差的主成分，而不是最小方差的主成分。在使用PCA前通常需要规范化数据，这样可以避免不同特征尺度对结果的影响。PCA可以用于在低维度上进行数据可视化，通过将高维数据转换到低维空间，能更直观地展示数据的分布和结构。41.半监督支持向量机中最著名的是TSVM（TransductiveSupportVectorMachine）。与标准SVM一样，TSVM也是针对(___)问题的学习方法？A、分类B、回归C、聚类D、二分类正确答案：D答案解析：TSVM是半监督支持向量机中著名的算法，它和标准SVM一样，主要用于解决二分类问题。在二分类任务中，TSVM利用少量有标注数据和大量无标注数据来构建分类模型，以提高分类性能。42.A*搜索算法何时是最优的？（）A、到目标结点的耗散是一个可采纳启发式B、到目标结点的耗散可任意选择C、不存在求解问题的最优的a*搜索算法D、以上描述都不对正确答案：A答案解析：A*搜索算法在到目标结点的耗散是一个可采纳启发式时是最优的。可采纳启发式是指启发函数估计的代价总是小于或等于从当前节点到目标节点的实际最小代价。当满足这个条件时，A*搜索算法能够保证找到最优解路径。选项B中到目标结点的耗散可任意选择显然无法保证最优；选项C与事实不符，存在最优的A*搜索算法情况。所以答案是A。43.循环神经网络中，假设输入是一个32*32*3的图像，3表示RGB三通道，卷积核的结构是5*5*3，共6个不同的卷积核，一个卷积核产生一个featuremap，则输出的featuremap矩阵的结构是（）。A、27*27*3B、28*28*3C、27*27*6D、28*28*6正确答案：D答案解析：在使用卷积核对图像进行卷积操作时，计算输出特征图大小的公式为：输出特征图的宽度=（输入图像宽度-卷积核宽度）/步长+1；输出特征图的高度=（输入图像高度-卷积核高度）/步长+1。在本题中，输入图像是32*32*3，卷积核是5*5*3，步长通常默认为1。那么输出特征图的宽度=（32-5）/1+1=28，输出特征图的高度=（32-5）/1+1=28。又因为有6个不同的卷积核，所以会产生6个不同的特征图，即输出的featuremap矩阵结构是28*28*6。二、多选题（共24题，每题1分，共24分）1.如果深度学习神经网络出现了梯度消失或梯度爆炸问题我们常用的解决方法为A、梯度剪切B、随机欠采样C、使用Relu激活函数D、正则化正确答案：ACD答案解析：梯度剪切是一种常用的解决梯度爆炸问题的方法，它通过限制梯度的大小来避免梯度值过大。Relu激活函数有助于缓解梯度消失问题，因为它在正向传播时不会饱和，能够让梯度更有效地传播。正则化可以防止模型过拟合，间接有助于缓解梯度消失或梯度爆炸问题。而随机欠采样主要是用于数据不平衡处理，与梯度消失或梯度爆炸问题无关。2.下列可用于隐马尔可夫预测的算法是（）。A、维特比算法B、Baum-Welch算法C、前向-后向算法D、拟牛顿法正确答案：ABCD3.以下技术，BERT使用的包括哪些？（）A、TransformerB、Sel-Attention模块C、RNN循环连接D、文本卷积正确答案：AB答案解析：BERT模型基于Transformer架构，同时也运用了Self-Attention模块。它摒弃了传统的RNN循环连接方式，文本卷积也不是其主要使用的技术。4.深度学习的训练过程包括：自下而上的（）和自顶向下的（）。A、半监督学习B、无监督学习C、监督学习D、强化学习正确答案：BC答案解析：深度学习的训练过程包括自下而上的无监督学习和自顶向下的监督学习。无监督学习可以发现数据中的潜在模式和结构，为后续的监督学习提供基础特征表示等；监督学习则利用有标记的数据进行模型训练，以实现对新数据的准确分类或预测等任务。5.深度学习目标检测算法比传统方法的优势（）A、算法适应性强B、更好的平衡精度C、可迁移学习D、数据需求少正确答案：ABC答案解析：1.**算法适应性强**：深度学习目标检测算法能够自动学习数据中的特征表示，对不同场景、不同类型的目标具有更强的适应性。相比传统方法，传统方法往往需要针对特定问题手工设计特征和模型结构，适应性较差。例如在复杂背景下的目标检测，深度学习算法能更好地处理各种干扰因素，准确检测出目标，而传统方法可能会受到较大影响。2.**更好的平衡精度**：深度学习目标检测算法通过大量数据训练，可以在精度和召回率之间取得较好的平衡。传统方法在某些情况下可能会侧重于某一方面而导致整体性能不佳。深度学习算法通过不断优化网络结构和损失函数等，可以更精准地定位和识别目标，提高检测的精度。3.**可迁移学习**：深度学习模型在大规模数据上预训练后，可以将学到的特征迁移到其他相关任务中，大大减少了新任务的训练时间和数据需求。传统方法通常难以实现这种有效的迁移学习。例如在不同的目标检测数据集上，基于深度学习的预训练模型可以快速调整适应新的数据集，而传统方法则需要从头开始设计和训练模型。深度学习通常需要大量的数据来训练模型以学习到有效的特征表示，所以选项D是错误的，深度学习目标检测算法数据需求多，而不是少。6.以下哪些操作常被用于目标检测的骨干网络：A、分组卷积B、深度可分离卷积C、转置卷积D、池化正确答案：ABD答案解析：分组卷积通过将输入通道分组进行卷积操作，能在不显著增加计算量的情况下提升网络性能，常用于骨干网络；深度可分离卷积是一种高效的卷积方式，可大幅减少计算量，常被应用于骨干网络；池化操作如最大池化、平均池化等，能降低特征图尺寸，保留主要特征，是骨干网络中常用的操作；转置卷积主要用于上采样等操作，而非骨干网络本身，所以不选C。7.下列哪些开发包，已包含一些常用的机器学习算法？（）A、sklearnB、xgboostC、lightgbmD、numpy正确答案：ABC答案解析：sklearn是一个常用的机器学习开发包，包含了众多常用的机器学习算法。xgboost是一个高效的梯度提升框架，有许多实用的算法。lightgbm也是一个快速、高效的梯度提升框架，包含了一些常用算法。而numpy主要是用于科学计算的基础库，侧重于数值计算，不包含常用的机器学习算法。8.完整的CNN架构除了输入及输出外还包含哪些层()A、全连接层B、隐藏层C、卷积层D、池化层正确答案：ACD答案解析：全连接层可以作为CNN架构中的一部分，用于将卷积层和池化层提取的特征进行整合和分类；卷积层是CNN的核心组成部分，通过卷积核提取图像特征；池化层用于对卷积层的输出进行下采样，减少数据量并保留主要特征。而隐藏层是一个比较宽泛的概念，不是CNN架构特有的明确组成部分，在该题情境下不选。9.一个好的学习训练模型应该是（)。A、模型应该简单(防止过拟合)；B、在训练时最小化错误率(提高在训练集上的准确率)C、可以利用已知的数据特性，例如稀疏、低秩等D、将模型函数正则化正确答案：ABCD答案解析：选项A，简单的模型能防止过拟合，使模型具有更好的泛化能力；选项B，在训练时最小化错误率能提高模型在训练集上的准确率，这是模型训练的一个重要目标；选项C，利用已知数据特性有助于构建更贴合数据的模型；选项D，将模型函数正则化可以防止模型过拟合，提高模型的稳定性和泛化能力。这四个方面对于一个好的学习训练模型来说都是很重要的。10.NLP中字、词的one-hot表示:把每个词表示为一个长向量。这个向量的维度是词表大小，向量中只有一个维度的值为（），其余维度为（），这个维度就代表了当前的词。A、2B、1C、0D、3正确答案：BC11.在卷积神经网络中，不同层具有不同的功能，可以起到降维作用的是以下哪一层?A、池化层B、卷积层C、全连接层D、输入层正确答案：ABC12.LibraRCNN从（）几个角度论证并增强了两阶段检测模型A、FPN特征B、RPN结构C、正负样本采样D、Loss正确答案：ACD13.神经网络层数越多，就会产生什么效果（）A、算法精度提升B、参数越多C、梯度消失风险越大D、计算时间越长正确答案：ABCD答案解析：神经网络层数越多，一方面可能会提升算法精度，使得模型能够学习到更复杂的模式和特征；另一方面会增大梯度消失的风险，导致训练困难；计算时间会变长，因为需要更多的计算资源来处理各层的运算；同时参数也会越多，增加了模型的复杂度和训练难度。14.下列哪些包是图像处理时常用的？（）A、matplotlibB、numpyC、opencvD、gensim正确答案：ABC答案解析：1.**numpy**：-numpy是Python中用于科学计算的基础库。在图像处理中，它提供了高效的多维数组对象以及大量的数学函数，用于对图像数据进行存储、操作和计算。例如，可以使用numpy数组来表示图像的像素数据，方便进行各种数学运算，如矩阵运算等，所以是图像处理常用的包。2.**opencv**：-OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉和机器学习软件库。它提供了各种图像处理和计算机视觉算法，如图像滤波、特征提取、目标检测、图像分割等功能，是图像处理领域非常强大且常用的库。3.**gensim**：-gensim主要用于主题建模、文档相似度计算等自然语言处理任务，与图像处理没有直接关系，所以不是图像处理常用的包。4.**matplotlib**：-matplotlib是Python中最常用的数据可视化库之一。在图像处理中，它可以用于将处理后的图像进行可视化展示，帮助我们直观地理解图像处理的结果，所以也是图像处理常用的包。15.除了问题本身的定义之外，使用问题特定知识的搜索策略被认为是A、无信息搜索B、二元搜索C、有信息搜索D、启发式搜索正确答案：CD16.强化学习问题的三种方法分别是（）A、基于价值（value-based）B、基于策略（policy-based）C、基于模型（model-based）D、nan正确答案：ABC答案解析：强化学习问题的三种方法分别是基于价值（value-based）、基于策略（policy-based）、基于模型（model-based）。基于价值的方法通过学习状态价值函数或动作价值函数来指导决策；基于策略的方法直接学习策略；基于模型的方法则是学习环境的模型来辅助决策。17.关于朴素贝叶斯分类器说法正确的是（）。A、相关属性可能会降低朴素贝叶斯分类器的性能B、面对孤立的噪声点，朴素贝叶斯分类器是健壮的C、朴素贝叶斯分类器假设每个属性独立地对分类结果发生影响D、面对无关属性，朴素贝叶斯分类器是健壮的正确答案：ABCD18.非线性核SVM研究重点是设计快速近似算法，包括（）A、低秩逼近B、采样C、随机分布D、随机傅里叶特征正确答案：ABD19.下列有监督学习算法中可解决分类问题的算法有A、随机森林B、支持向量机C、逻辑回归D、线性回归正确答案：ABC答案解析：线性回归主要用于解决回归问题，预测连续型变量的值。逻辑回归用于解决二分类问题，通过对输入特征进行线性组合，然后经过逻辑函数转换得到概率值，从而进行分类决策。支持向量机可以用于分类和回归等问题，在分类中能找到最优的分类超平面来区分不同类别。随机森林是一种基于决策树的集成学习算法，可用于分类和回归任务，通过构建多个决策树并综合它们的结果来进行分类决策。所以可解决分类问题的算法有逻辑回归、支持向量机和随机森林。20.深度卷积网络的结构中，通常有多个顺序连接的层，下面描述正确的有A、池化层主要用于降低特征图的分辨率B、通常在卷积层之后会增加池化层，有时卷积层后面也可能不跟池化层C、非线性激活层可以完成非线性变换D、度卷积网络中，卷积层是必须的，但是全连接层可有可无正确答案：ABC21.VGG从（）角度改进了之前的图像分类网络？GoogLeNet从（）角度改进了之前的图像分类网络？ResNet从（）角度改进了之前的图像分类网络？A、增加网络深度B、轻量化网络模型C、增加网络宽度D、改善网络退化现象正确答案：ACD22.以下属于优化器的是A、AdamB、SGDC、MomentumD、lr正确答案：ABC答案解析：Adam、SGD、Momentum都属于优化器。Adam是自适应矩估计优化器，它结合了Adagrad善于处理稀疏梯度和RMSProp善于处理非平稳目标的优点；SGD是随机梯度下降优化器，是最基本的优化算法；Momentum是带动量的随机梯度下降优化器，它模拟了物理中的惯性，能够加快收敛速度。而lr通常指学习率，它是优化器中的一个超参数，不是优化器本身。23.在某神经网络的隐层输出中，包含0.75，那么该神经网络采用的激活函数可能是（）A、tanhB、reluC、sigmoid正确答案：ABC24.人工神经网络特点和优越性主要表现在（）。A、自学习功能B、自动识别功能C、联想存储功能D、高速寻找优化解的能力正确答案：ACD三、判断题（共36题，每题1分，共36分）1.神经网络中的注意力机制受到人类视觉中注意力的启发，即人类视觉注意力能够聚焦到图像的特定区域，并在这个区域有非常低的分辨率，而在其它区域有较高的分辨率。A、正确B、错误正确答案：B2.对于Word2vec的2个基础算法，每次梯度更新只能优化一个向量且softmax里的指数求和操作计算量太大，一般使用比较高效的负采样算法。A、正确B、错误正确答案：A3.决策树分类器的假设空间VC维可以为无穷大A、正确B、错误正确答案：A4.训练CNN时，可以对输入进行旋转、平移、缩放（增强数据）等预处理提高模型泛化能力A、正确B、错误正确答案：A5.当在卷积神经网络中加入池化层(poolinglayer)时，变换的不变性会被保留A、正确B、错误正确答案：A6.可用作数据挖掘分析中的关联规则算法有Apriori算法、FP-Tree算法、K均值法、SOM神经网络A、正确B、错误正确答案：B7.感知机学习算法可以直观解释为：当一个实例点被误分类，即位于分离超平面的错误一侧时，则调整模型权重，使分离超平面向该误分类点的一侧