2026年编程语言高级课程练习题深度学习算法实践与应用

2026年编程语言高级课程练习题：深度学习算法实践与应用一、选择题（共5题，每题2分，计10分）1.在自然语言处理领域，Transformer模型的核心优势是什么？A.计算效率高，适合小规模数据集B.能够并行处理长序列，捕捉长期依赖关系C.对低资源语言有更好的迁移能力D.不需要注意力机制，依赖随机初始化2.以下哪种激活函数在深度学习模型中通常用于生成对抗网络（GAN）的判别器部分？A.ReLU（RectifiedLinearUnit）B.LeakyReLUC.SigmoidD.Tanh3.在推荐系统中，深度协同过滤模型常使用哪种损失函数？A.均方误差（MSE）B.交叉熵损失C.余弦相似度D.广义矩阵分解（GMF）损失4.在计算机视觉任务中，以下哪种技术常用于处理小样本学习问题？A.数据增强（DataAugmentation）B.自监督学习（Self-SupervisedLearning）C.迁移学习（TransferLearning）D.元学习（Meta-Learning）5.在强化学习领域，Q-learning算法属于哪种类型？A.基于策略的方法B.基于值的方法C.基于模型的强化学习D.模型无关的强化学习二、填空题（共5题，每题2分，计10分）1.在深度学习模型中，Dropout是一种常用的正则化技术，其目的是防止过拟合。2.在生成对抗网络（GAN）中，生成器（Generator）的目标是生成真实数据分布中的样本，而判别器（Discriminator）的目标是区分真实样本和生成样本。3.在卷积神经网络（CNN）中，池化层（PoolingLayer）的作用是降低特征图的维度，同时保留主要特征。4.在自然语言处理中，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）模型通过双向注意力机制捕捉文本的上下文信息。5.在强化学习中，Q-table是一种用于存储状态-动作值（State-ActionValue）的查找表，常用于离线强化学习算法。三、简答题（共4题，每题5分，计20分）1.简述深度学习模型中BatchNormalization（批量归一化）的作用及其原理。2.解释一下在自然语言处理中，词嵌入（WordEmbedding）技术的意义和常用方法。3.描述生成对抗网络（GAN）的基本原理，并说明其面临的挑战之一是什么。4.在推荐系统中，深度学习模型如何处理冷启动问题？请列举至少两种方法。四、计算题（共3题，每题10分，计30分）1.假设你正在训练一个简单的卷积神经网络（CNN）用于图像分类任务，输入图像大小为32×32×3，网络结构如下：-第一层：卷积层，卷积核大小为3×3，步长为1，填充为same，输出通道为32。-第二层：池化层，池化窗口大小为2×2，步长为2。-第三层：卷积层，卷积核大小为3×3，步长为1，填充为same，输出通道为64。-第四层：池化层，池化窗口大小为2×2，步长为2。-第五层：全连接层，输入神经元数量为1024，输出神经元数量为10（分类类别为10）。请计算经过每一层后的特征图尺寸（高和宽），并解释池化层如何减少特征图的维度。2.在自然语言处理任务中，假设你使用BERT模型进行文本分类，输入文本长度为20个词，词嵌入维度为300，注意力头数为12。请简述BERT模型在处理输入文本时如何计算每个词的表示向量？3.在强化学习任务中，假设一个智能体在环境中进行探索，状态空间有5个状态（S1、S2、S3、S4、S5），动作空间有2个动作（A1、A2），Q-table初始值为0，学习率α=0.1，折扣因子γ=0.9。假设智能体从状态S1开始，执行动作A1，获得奖励1，转移到状态S2，执行动作A2，获得奖励0，转移到状态S1。请使用Q-learning算法更新状态S1-A1和S2-A2的Q值。五、论述题（共2题，每题15分，计30分）1.深度学习模型在医疗影像分析中的应用有哪些？请结合具体案例说明其优势和面临的挑战。2.比较并分析Transformer模型和传统循环神经网络（RNN）在处理长序列任务时的优缺点，并讨论两种模型的适用场景。答案与解析一、选择题1.B-Transformer模型的核心优势在于其自注意力机制（Self-AttentionMechanism），能够并行处理长序列，有效捕捉长期依赖关系，适用于自然语言处理等任务。2.C-GAN的判别器部分通常使用Sigmoid激活函数，输出一个介于0和1之间的概率值，表示输入样本为真实数据的可能性。3.D-深度协同过滤模型常使用广义矩阵分解（GMF）损失函数，结合了矩阵分解和神经网络的优势，能够更好地处理推荐系统中的非线性关系。4.D-元学习（Meta-Learning）技术，如MAML（Model-AgnosticMeta-Learning），能够在小样本学习中快速适应新任务，适用于计算机视觉中的小样本学习问题。5.B-Q-learning算法属于基于值的方法，通过学习状态-动作值函数（Q-value）来选择最优策略。二、填空题1.过拟合-Dropout通过随机丢弃部分神经元，强制模型学习更鲁棒的特征表示，防止过拟合。2.真实数据分布，真实样本，生成样本-GAN的目标是使生成样本尽可能接近真实数据分布，判别器需要区分真实样本和生成样本。3.维度-池化层通过下采样操作（如MaxPooling或AveragePooling）降低特征图的维度，减少计算量和参数数量。4.双向注意力机制-BERT通过双向注意力机制同时考虑上下文信息，提升文本表示的质量。5.查找表-Q-table存储状态-动作值，是Q-learning算法的核心数据结构。三、简答题1.BatchNormalization的作用及其原理-作用：-减少内部协变量偏移（InternalCovariateShift），加快模型收敛速度。-提高模型稳定性，防止梯度消失或爆炸。-具有轻微的正则化效果。-原理：-对每个小批量（batch）的数据进行归一化，即减去均值并除以标准差。-通过可学习的参数（尺度和偏移）调整归一化后的数据，保持模型的表达能力。2.词嵌入的意义和常用方法-意义：-将离散的词映射到连续的向量空间，保留词之间的语义关系。-降低数据维度，便于深度学习模型处理。-常用方法：-Word2Vec（包括Skip-gram和CBOW模型）。-GloVe（基于全局向量嵌入）。-BERT（基于Transformer的预训练模型）。3.GAN的基本原理及其挑战-基本原理：-生成器（G）和判别器（D）通过对抗训练学习：-生成器生成假样本，判别器判断真假。-双方相互博弈，最终生成器能够生成难以区分的假样本。-挑战：-模式崩溃（ModeCollapse）：生成器可能只生成少数几种样本，无法覆盖整个数据分布。4.推荐系统中的冷启动问题及解决方案-冷启动问题：新用户或新物品缺乏足够的历史数据，难以进行准确推荐。-解决方案：-基于内容的推荐：利用物品的属性信息进行推荐。-随机推荐：为新用户随机推荐热门物品。四、计算题1.CNN特征图尺寸计算-输入层：32×32×3（高×宽×通道）-第一层卷积：-卷积后尺寸=(32-3+2×1)/1+1=32×32-输出通道为32，特征图尺寸：32×32×32-第一层池化：-池化后尺寸=(32-2)/2+1=16×16-特征图尺寸：16×16×32-第二层卷积：-卷积后尺寸=(16-3+2×1)/1+1=16×16-输出通道为64，特征图尺寸：16×16×64-第二层池化：-池化后尺寸=(16-2)/2+1=8×8-特征图尺寸：8×8×64-全连接层：-输入神经元数量为1024，输出神经元数量为10（分类类别为10）。-池化层的作用：通过下采样操作减少特征图的高和宽，降低计算量，同时保留主要特征。2.BERT模型处理输入文本-步骤：-词嵌入：将每个词转换为300维的向量。-位置编码：添加位置信息，区分不同位置的词。-Transformer编码器：-通过自注意力机制计算每个词与其他词的依赖关系。-多层编码器堆叠，进一步提取特征。-输出层：将最后一层的词表示向量输入分类网络，输出分类结果。3.Q-learning算法更新Q值-初始状态：S1,A1→奖励1,S2-更新公式：Q(s,a)=Q(s,a)+α(r+γmax_a'Q(s',a')-Q(s,a))-计算：-Q(S1-A1)=0+0.1(1+0.9max(Q(S2-A1),Q(S2-A2))-0)-Q(S2-A2)=0+0.1(0+0.9max(Q(S1-A1),Q(S1-A2))-0)-假设初始Q值均为0：-Q(S1-A1)=0.1(1+0.90)=0.1-Q(S2-A2)=0.1(0+0.90)=0五、论述题1.深度学习在医疗影像分析中的应用及挑战-应用：-疾病诊断：如乳腺癌、糖尿病视网膜病变等，通过CNN自动识别病灶。-图像分割：如脑部MRI图像分割，精确标记器官和病变区域。-优势：-高精度：深度学习模型能够捕捉细微特征，提高诊断准确率。-自动化：减少人工标注工作量，提高效率。-挑战：-数据稀疏性：医疗数据量有限，且标注成本高。-模型可解释性：深度学习模型通常是“黑箱”，难以解释决策过程。2.Transformer与RNN的比较及适用场景-Transformer：-