2026年北京大学智能科学系面试基础理论深度含答案

2026年北京大学智能科学系面试基础理论深度含答案一、单选题（共5题，每题2分）题目：1.下列哪项不属于深度学习的基本要素？A.感知机B.卷积神经网络C.强化学习D.长短期记忆网络2.在自然语言处理中，词嵌入技术主要解决什么问题？A.对象检测B.意图识别C.语义表示D.图像分割3.贝叶斯决策理论的核心思想是什么？A.最小化均方误差B.最大化边缘似然C.最大化后验概率D.最小化交叉熵4.以下哪种算法不属于无监督学习？A.K-means聚类B.主成分分析C.支持向量机D.系统聚类5.在计算机视觉中，以下哪个技术主要用于目标跟踪？A.光流法B.语义分割C.半监督学习D.生成对抗网络答案与解析：1.A（感知机是早期神经网络模型，不属于深度学习范畴；其他选项均为深度学习典型模型。）2.C（词嵌入用于将文本中的词语映射为低维稠密向量，解决语义表示问题。）3.C（贝叶斯决策理论通过计算后验概率选择最优决策。）4.C（支持向量机属于监督学习，其余为无监督学习。）5.A（光流法通过分析像素运动轨迹实现目标跟踪，其他选项与跟踪无关。）二、多选题（共4题，每题3分）题目：1.以下哪些是强化学习的核心要素？A.状态空间B.动作空间C.奖励函数D.价值函数E.卷积神经网络2.在深度学习中，以下哪些属于正则化方法？A.Lasso回归B.DropoutC.批归一化D.Adam优化器E.数据增强3.贝叶斯网络中，以下哪些属于推理方法？A.信念传播B.基于马尔可夫链蒙特卡洛采样C.前向传播D.后向传播E.似然加权采样4.以下哪些技术可用于处理小样本学习问题？A.自监督学习B.迁移学习C.数据增强D.集成学习E.深度强化学习答案与解析：1.A,B,C,D（强化学习的四要素包括状态、动作、奖励和价值，卷积神经网络是深度学习模型。）2.B,C,E（Lasso回归属于统计方法；Dropout、批归一化和数据增强是深度学习正则化技术；Adam是优化器。）3.A,B,E（信念传播、MCMC采样和似然加权采样是贝叶斯网络推理方法；前向/后向传播是深度学习训练机制。）4.A,B,C（自监督学习、迁移学习和数据增强适用于小样本场景；集成学习和深度强化学习不直接解决样本量问题。）三、填空题（共6题，每题2分）题目：1.深度学习中，用于优化参数的梯度下降算法的变种包括______和______。2.自然语言处理中，用于衡量句子相似度的技术称为______。3.贝叶斯分类器的决策规则是基于______的最大化。4.在聚类算法中，K-means的复杂度主要取决于______和______。5.计算机视觉中，用于检测图像中物体边界的任务称为______。6.强化学习中，智能体通过______和______与环境交互。答案与解析：1.随机梯度下降，Adam2.余弦相似度3.后验概率4.样本量，类别数5.图像分割6.观察状态，执行动作四、简答题（共5题，每题5分）题目：1.简述深度学习与浅层学习的区别。2.解释什么是过拟合，并列举两种解决方法。3.描述贝叶斯分类器的优缺点。4.解释什么是数据增强，并举例说明其在计算机视觉中的应用。5.什么是强化学习？简述其在自动驾驶中的应用场景。答案与解析：1.深度学习与浅层学习的区别：-深度学习具有多层非线性结构，能学习特征层次表示；浅层学习（如感知机、逻辑回归）仅有一层或无隐藏层，表达能力有限。-深度学习需大量数据，但能自动提取特征；浅层学习依赖人工设计特征。2.过拟合与解决方法：-过拟合指模型对训练数据拟合过度，泛化能力差。-解决方法：①正则化（如L2惩罚）；②Dropout；③增加训练数据。3.贝叶斯分类器优缺点：-优点：理论完备，可处理不确定性；-缺点：计算复杂度高，需精确先验概率。4.数据增强：-通过变换（如旋转、翻转）扩充数据集，提升模型泛化能力。-应用：图像分类中随机裁剪、颜色抖动可增强模型鲁棒性。5.强化学习在自动驾驶中的应用：-通过智能体与环境交互学习最优驾驶策略（如避障、换道）。-场景：自动驾驶决策规划、车道保持等。五、论述题（共2题，每题10分）题目：1.论述深度学习在自然语言处理中的关键进展及其对行业的影响。2.结合实际案例，分析无监督学习在推荐系统中的应用及其挑战。答案与解析：1.深度学习在自然语言处理中的进展与影响：-进展：①Transformer模型（如BERT、GPT）突破性提升语义理解能力；②预训练技术减少标注依赖；③多模态学习融合文本与图像。-影响：①智能客服效率提升；②搜索引擎更精准；③翻译质量大幅改善。2.无监督学习在推荐系统中的应用与挑战：-应用：①协同过滤（如N