人工智能核心算法模拟题与答案

人工智能核心算法模拟题与答案一、单选题（共44题，每题1分，共44分）1.池化操作的作用是：A、下采样B、上采样C、paddingD、增加特征图通道数正确答案：A2.在强化学习的过程中,学习率α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、大;小B、小;大C、小;小D、大;大正确答案：A3.卷积神经网络中的局部连接是指：在进行图像识别的时候，不需要对整个图像进行处理，只需要关注图像中某些（）的区域。A、重点B、连续C、一般D、特殊正确答案：D4.关于神经网络中经典使用的优化器，以下说法正确的是？A、Adam的收敛速度比RMSprop慢B、相比于SGD或RMSprop等优化器，Adam的收敛效果是最好的C、对于轻量级神经网络，使用Adam比使用RMSprop更合适D、相比于Adam或RMSprop等优化器，SGD的收敛效果是最好的正确答案：D5.下列哪个神经网络结构会发生权重共享？（）A、卷积神经网络B、循环神经网络C、全连接神经网络D、选项A和B正确答案：D6.以下算法中可以用于图像平滑的是()。A、均值滤波；B、对比度增强C、二值化D、动态范围压缩正确答案：A7.关于递归函数基例的说明，以下选项中错误的是A、递归函数的基例决定递归的深度B、每个递归函数都只能有一个基例C、递归函数必须有基例D、递归函数的基例不再进行递归正确答案：B8.混淆矩阵中TP=16,FP=12,FN=8,TN=4,精确率是（）。A、4/7B、1/4C、1/2D、2/3正确答案：A9.批规范化(BatchNormalization)的好处都有啥？A、让每一层的输入的范围都大致固定B、它将权重的归一化平均值和标准差C、它是一种非常有效的反向传播(BP)方法D、这些均不是正确答案：A10.为什么计算机视觉任务优先考虑使用卷积神经网络：A、全连接网络理论在处理视觉任务时计算量很小B、全连接网络理论在处理视觉任务时会出现维数灾难现象，而卷积神经网络可以缓解这一现象C、全连接网络完全不能做计算机视觉任务D、卷积神经网络只能做计算机视觉任务正确答案：B11.按照类别比例分组的k折用的是哪个函数（）A、RepeatedKFoldB、LeavePOutC、GroupKFoldD、StratifiedKFold正确答案：D12.对线性回归模型进行性能评估时，以下说法正确的是A、均方根误差接近1最好B、均方根误差越大越好C、决定系数越接近1越好D、决定系数越接近0越好正确答案：C13.给定一个长度为n的不完整单词序列，我们希望预测下一个字母是什么。比如输入是“predictio”(9个字母组成)，希望预测第十个字母是什么。下面哪种神经网络结构适用于解决这个工作？A、全连接神经网络B、卷积神经网络C、受限波尔兹曼机D、循环神经网络正确答案：D14.半监督学习包括。A、主动学习B、回归学习C、聚类学习D、直推学习正确答案：D15.下面算法中哪个不是回归算法A、线性回归B、随机森林C、逻辑回归D、岭回归正确答案：C16.使用交叉验证最简单的方法是在估计器和数据集上调用什么辅助函数？A、cross_val%B、val_scoreC、cross_scoreD、cross_val_score正确答案：D17.下面不是超参数的是：A、学习率B、权重和偏置C、mini-batch的大小D、网络结构正确答案：B18.以下不是贝叶斯回归的优点的是哪一项A、贝叶斯回归的推断速度快B、它能根据已有的数据进行改变C、它能在估计过程中引入正则项正确答案：A19.假定你在神经网络中的隐藏层中使用激活函数X。在特定神经元给定任意输入，你会得到输出-0.01。X可能是以下哪一个激活函数？（）A、ReLUB、tanhC、SigmoidD、以上都有可能正确答案：B20.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、①②④B、①②③C、①③④D、①③④正确答案：B21.下列哪个函数不可以做非线性激活函数？（）A、y=sin(x)B、y=max(x,0)C、y=2xD、y=tanh(x)正确答案：C22.人工神经元内部运算包含哪两个部分：A、线性变换和非线性变换B、非线性变换和激活变换C、向量变换和标量变换D、化学变换和电变换正确答案：A23.自然语言中的词语需要转化为计算机可以记录处理的数据结构，通常会把自然语言中的词语转化为以下哪种数据结构：A、向量B、标量C、有向图D、结构体正确答案：A24.符号集a、b、c、d，它们相互独立，相应概率为1/2、1/4、1/8、1/16，其中包含信息量最小的符号是（）A、dB、cC、aD、b正确答案：C25.一阶规则的基本成分是(___)A、原子公式B、谓词C、量词D、原子命题正确答案：A26.LARS属于哪种特征选择方法(___)A、包裹式B、启发式C、嵌入式D、过滤式正确答案：C27.卷积神经网络做图像分类任务通常不包含：A、卷积操作B、池化操作C、全连接层D、均方误差损失函数正确答案：D28.ROIPooling在那个模型中被第一次提出（）A、fast-rcnnB、mask-rcnnC、rcnnD、faster-rcnn正确答案：A29.以下哪一个关于卷积神经网络的说法是错误的A、AlexNet是一个八层的卷积神经网络B、卷积神经网络中的建模学习，学习对象是每一层神经元的值C、目标检测网络SSD的网络结构中包含卷积层D、典型的卷积神经网络，由卷积层、池化层、激活层、全连接层等组成正确答案：B30.DilatedConvolution意思是？A、空洞卷积B、黑洞卷积C、细节卷积D、返向卷积正确答案：A31.对完成特定任务的卷积神经网络训练采用的是监督学习方法。在这个过程中，通过误差后向传播来优化调整网络参数，请问下面哪个参数不是通过误差后向传播来优化的A、卷积滤波矩阵中的参数B、模型的隐藏层数目C、全连接层的链接权重D、激活函数中的参数正确答案：B32.为什么不能用多层全连接网络解决命名实体识别问题：A、全连接网络的根本不能处理任何序列数据B、命名实体识别问题是一个无法解决的问题，全连接网络也不能解决这个问题C、全连接网络的层次太深导致梯度消失，所以不能处理序列问题D、序列数据的输入和输出通常是不固定的，有的序列长，有的序列短正确答案：D33.FOIL是(___)的学习算法A、一阶规则B、剪枝优化C、序贯覆盖D、命题规则正确答案：A34.深度神经网络的运行过程是由三个算法依次运行组成，下面不属于这三个算法中的是A、梯度下降B、正向传播C、归一化D、反向传播正确答案：C35.当采用K-距离的方法选择DBSCAN的Eps和MinPts参数时，如果设置的K的值太大，则小簇（尺寸小于K的簇）可能会被标记为A、噪声B、核心簇C、边界簇D、以上都不对正确答案：A36.在CNN网络模型中，不常见的Pooling层操作是A、maxB、minC、meanD、sum正确答案：D37.线性判别分析设法将样例投影到(___)直线上，使得同类样例的投影点尽可能(___)。A、两条；接近B、一条；接近C、两条；原理D、一条；远离正确答案：B38.环境在接受到个体的行动之后，会反馈给个体环境目前的状态（state）以及由于上一个行动而产生的（）。A、agentB、actionC、rewardD、state正确答案：C39.下列哪项不是知识图谱构建的主要技术（）A、命名实体识别B、词性标注C、实体链接D、关系抽取正确答案：B40.当数据太大而不能同时在RAM中处理时，哪种梯度技术更有优势A、全批量梯度下降B、随机梯度下降正确答案：B41.模型有效的基本条件是能够（）已知的样本A、聚集B、拟合C、联合D、结合正确答案：B42.规则学习中ILP的全称是(___)A、归纳逻辑程序设计B、内部逻辑程序设计C、引入层次程序设计D、信息泄露防护正确答案：A43.阅读以下文字：假设我们拥有一个已完成训练的、用来解决车辆检测问题的深度神经网络模型，训练所用的数据集由汽车和卡车的照片构成，而训练目标是检测出每种车辆的名称（车辆共有10种类型）。现在想要使用这个模型来解决另外一个问题，问题数据集中仅包含一种车（福特野马）而目标变为定位车辆在照片中的位置。（）A、除去神经网络中的最后一层，冻结所有层然后重新训练B、对神经网络中的最后几层进行微调，同时将最后一层（分类层）更改为回归层C、使用新的数据集重新训练模型D、所有答案均不对正确答案：B44.GoogLeNet从角度改进了之前的图像分类网络？A、改善网络退化现象B、增加网络深度C、轻量化网络模型D、增加网络宽度正确答案：D二、多选题（共24题，每题1分，共24分）1.目标检测存在的挑战有（）A、光照B、遮挡C、多尺度D、重叠正确答案：ABCD2.机器学习一般分为（）和（）。A、监督学习B、深度学习C、非监督学习D、强化学习正确答案：AC3.关于遗传算法和进化策略，下列说法正确的是A、进化策略使用纯粹的数值优化计算B、进化策略不需要用编码的形式来表示问题C、遗传算法同时使用交叉和突变操作D、进化策略仅使用交叉操作正确答案：ABC4.生成对抗网络目前应用非常广泛，以下场景中可以使用此网络的是?A、数据增强B、信息检索C、语义分割D、图像生成正确答案：ABCD5.卷积神经网络结构上的三大特性包括（）A、归一化B、局部连接C、权重共享D、下采样正确答案：BCD6.seq2seq主要由（）和（）组成，A、EncoderB、transformerC、DecoderD、dropper正确答案：AC7.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、非线性激活层可以完成非线性变换C、度卷积网络中，卷积层是必须的，但是全连接层可有可无D、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正确答案：ABD8.以下关于KNN算法当中k值描述正确的是?A、K值越大，分类的分割面越平滑B、K值是超参数$；$可以将k值设为0C、K值越大，模型越容易过拟合正确答案：AB9.模型选择方法包括哪些？A、针对预测误差评估的度量函数B、交叉验证C、格点搜索正确答案：ABC10.正则化是传统机器学习中重要且有效的减少泛化误差的技术，以下技术属于正则化技术的是:A、L1正则化B、L2正则化C、DropoutD、动量优化器正确答案：ABC11.考虑智能体函数与智能体程序的差异，从下列陈述中选择正确的答案A、智能体程序与智能体函数没有任何关系B、一个智能体程序实现一个智能体函数C、一个智能体函数实现一个智能体程序D、智能体程序包含智能体函数正确答案：BD12.faster-rcnn网络每个位置生成哪几种比例的anchor？A、1比1B、1比2C、2比2D、2比1正确答案：ABD13.数据增强有哪些方式处理图片（）。A、亮度B、改变色温C、翻转D、缩放正确答案：ABCD14.预剪枝使得决策树的很多分子都没有展开，会导致（）。A、提高欠拟合风险B、降低过拟合风险C、显著减少训练时间开销D、显著减少测试时间开销正确答案：ABCD15.（）类型的数据集不适合用深度学习？A、数据集没有局部相关性B、数据集太大C、数据集太小D、数据集有局部相关性正确答案：AC16.在随机森林中，最终的集成模型是通过什么策略决定模型结果的?A、累加制B、求平均数C、投票制D、累乘制正确答案：BC17.人工神经网络比感知器模型更复杂，这些额外的复杂性来源于（）A、输入层和输出层之间可能包含多个中间层B、输入层和输出层之间仅包含一个中间层C、激活函数允许隐藏结点和输出结点的输出值与输入参数呈现非线性关系D、激活函数允许隐藏结点和输出结点的输出值与输入参数呈现线性关系正确答案：AC18.神经网络层数越多，就会产生什么效果（）A、参数越多B、算法精度提升C、梯度消失风险越大D、计算时间越长正确答案：ABCD19.DSSM模型总的来说可以分成三层结构，分别是（）A、输入层B、表示层C、匹配层D、输出层正确答案：ABC20.下列算法哪些属于K-means的变种？A、kNNB、MeanshiftC、k-means++D、以上都不是正确答案：BC21.关于线性回归说法正确的是（）A、商品库存预测，是一种典型的有监督学习方法B、常用的回归模型有线性回实用归和非线性回归C、日常生活中，收入预测可以作为线性回归问题来解决D、线性回归是简单的方法"正确答案：ABCD22.可以有效解决过拟合的方法包括（）A、增加特征数量B、增加样本数量C、采用正则化方法D、训练更多的迭代次数正确答案：BC23.SVM中常用的核函数包括哪些?A、线性核函数B、高斯核函数C、Sigmiod核函数D、多项式核函数正确答案：ABCD24.以下哪些机器学习算法可以不对特征做归一化处理（）A、随机森林B、逻辑回归C、SVMD、GBDT正确答案：AD三、判断题（共36题，每题1分，共36分）1.误差逆传播算法(BP)仅可用于多层前馈神经网络的学习算法A、正确B、错误正确答案：B2.降维算法是减少构建模型所需计算时间的方法之一。A、正确B、错误正确答案：A3.数据集被划分成训练集和测试集，其中训练集用于确定模型的参数，测试集用于评判模型的效果A、正确B、错误正确答案：A4.宽度优先搜索不属于盲目搜索。A、正确B、错误正确答案：B5.k-中心点聚类算法中，每个簇用其均值来代表。（）A、正确B、错误正确答案：B6.注意力机制的非线性激活函数常用tanh。A、正确B、错误正确答案：B7.如果一个匹配中,任何一个节点都不同时是两条或多条边的端点,也称作极大匹配A、正确B、错误正确答案：B8.（）简单反射型智能体是基于效用的智能体。A、正确B、错误正确答案：B9.LeNet是由YannLeCun等人于1998年提出的，是人们第一次将卷积神经网络应用到图像分类任务上，在手写数字识别任务上取得了巨大成功A、正确B、错误正确答案：A10.在数据生命周期管理实践中，数据管理和维护是执行方法。A、正确B、错误正确答案：A11.Self-OrganizingFeatureMap(SOFM)神经网络可用于聚类。（）A、正确B、错误正确答案：A12.混合模型比K均值或模糊c均值更一般,因为它可以使用各种类型的分布。A、正确B、错误正确答案：A13.树的深度的增加可能会造成随机森林过拟合A、正确B、错误正确答案：A14.预剪枝决策树其训练时间开销比后剪枝决策树要大得多。__A、正确B、错误正确答案：B15.GMM-HMM模型中，GMM主要用于求某一因素的概率，HMM主要用于对每个文本-语音对建模。A、正确B、错误正确答案：A16.R-CNN的系列算法分成两个阶段，先在图像上产生候选区域，再对候选区域进行分类并预测目标物体位置，它们通常被叫做两阶段检测算法。A、正确B、错误正确答案：A17.一个卷积核对应于检测一种类型的特征A、正确B、错误正确答案：A18.传统神经网络常用的激活函数是sigmoid与tanhA、正确B、错误正确答案：A19.FasterRCNN中的ROIpooling，仍能保留pixel-level的输入输出对应A、正确B、错误正确答案：B20.为了解决特定的计算程序，如分类器或专家知识等多种模式，进行战略性生产和组合。这个过程被称为集成学习。A、正确B、错误正确答案：A21.在卷积神经网络训练时，可以对输入进行旋转、平移、缩放等操作，从而提高模型泛化能力。A、正确B、错误正确答案：A22.网格搜索是一种参数调节的方法。A、正确B、错误正确答案：B23.np.ones不可以创建全为1的数组A、正确B、错误正确答案：B24.卷积神经网络的输入层不可以处理多维数据A、正确B、错误正确答案：B25.Goo