2026年大学大三（人工智能）神经网络基础实务试题及答案

2025年大学大三（人工智能）神经网络基础实务试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：本卷共6题，每题5分。每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。1.以下关于神经网络神经元模型的说法，正确的是（）A.神经元只接收一个输入信号B.神经元的激活函数只有sigmoid函数C.神经元通过加权求和计算输出D.神经元的输出值一定在0到1之间2.神经网络中，用于衡量模型预测值与真实值之间差异的指标是（）A.准确率B.召回率C.损失函数D.精度3.以下哪种神经网络结构常用于图像分类任务（）A.循环神经网络（RNN）B.卷积神经网络（CNN）C.生成对抗网络（GAN）D.深度信念网络（DBN）4.在训练神经网络时，以下哪种优化算法收敛速度最快（）A.随机梯度下降（SGD）B.AdagradC.AdadeltaD.Adam5.神经网络中的权重初始化方法，以下说法错误的是（）A.随机初始化权重可能导致梯度消失或爆炸B.Xavier初始化可以使每层的输出方差保持一致C.He初始化适用于ReLU激活函数D.权重初始化对模型训练没有影响6.对于一个具有n个输入神经元和m个输出神经元的全连接神经网络，其隐藏层有h个神经元，该网络的参数数量为（）A.(n+1)×h+(h+1)×mB.n×h+h×mC.n×h×mD.(n×h+h×m)×2第II卷（非选择题共70分）（一）简答题（共20分）答题要求：本大题共2题，每题10分。请简要回答问题。1.简述反向传播算法的原理。2.解释什么是过拟合，并说明可以采取哪些措施来防止过拟合。（二）计算题（共20分）答题要求：本大题共2题，每题10分。请写出计算过程和结果。1.已知一个简单的神经网络，输入层有2个神经元，隐藏层有3个神经元，输出层有1个神经元。输入为x1=[1,2]，隐藏层权重矩阵W1=[[0.1,0.2,0.3],[0.4,0.5,0.6]]，偏置向量b1=[0.1,0.2,0.3]，输出层权重矩阵W2=[[0.7,0.8,0.9]]，偏置向量b2=[0.1]，激活函数为sigmoid函数，计算该神经网络的输出值。（sigmoid函数公式：σ(x)=1/(1+e^(-x))）2.对于一个二分类问题，使用逻辑回归模型（可看作简单的神经网络），已知训练数据的特征矩阵X=[[1,2],[2,3],[3,4]]，标签向量y=[0,1,0]，权重向量w=[0.1,0.2]，偏置b=0.1，计算该模型的预测值和损失值。（逻辑回归的损失函数为交叉熵损失函数：L(y,ŷ)=-ylog(ŷ)-(1-y)log(1-ŷ)）（三）分析题（共15分）答题要求：本大题共1题，15分。请分析给定材料，并回答问题。材料：在一个图像识别任务中，使用卷积神经网络（CNN）进行训练。训练过程中发现，随着训练轮数的增加，训练集上的准确率不断提高，但测试集上的准确率却先上升后下降。问题：请分析出现这种情况的原因，并提出改进措施。（四）论述题（共15分）答题要求：本大题共1题，15分。请结合所学知识，论述神经网络在人工智能领域的应用及发展趋势。材料：随着人工智能技术的快速发展，神经网络在各个领域得到了广泛应用。例如在医疗领域，通过对大量医疗影像数据的学习，神经网络可以辅助医生进行疾病诊断；在交通领域，神经网络可以用于自动驾驶汽车的决策和控制。（五）设计题（共20分）答题要求：本大题共1题，20分。请设计一个简单的神经网络，用于预测房价。材料：已知有一些关于房屋的特征数据，如面积、房间数、房龄等，以及对应的房价数据。要求设计一个神经网络模型，能够根据这些特征数据预测房价。答案：第I卷答案：1.C2.C3.B4.D5.D6.A第II卷答案：（一）1.反向传播算法是用于训练神经网络的一种重要算法。它基于链式法则，从输出层开始，反向计算损失函数关于每个神经元的梯度。通过计算梯度，调整神经网络的权重，使得损失函数最小化。具体过程是先计算输出层误差，然后反向传播到隐藏层，依次计算各层误差并更新权重。2.过拟合是指模型在训练集上表现良好，但在测试集或新数据上表现较差的现象。防止过拟合的措施有：增加训练数据；进行正则化，如L1、L2正则化；采用Dropout技术，随机失活神经元；适当减少网络层数或神经元数量；早停法，当验证集损失不再下降时停止训练。（二）1.隐藏层输入：z1=W1x1.T+b1=[[0.11+0.22+0.3],[……]]=[[0.8],[1.9],[3]]隐藏层输出：a1=sigmoid(z1)=[[1/(1+e^(-0.8))],[……]]=[[0.689],[0.864],[0.953]]输出层输入：z2=W2a1+b2=[0.70.689+0.80.864+0.90.953+0.1]=[2.03]输出层输出：y=sigmoid(z2)=[1/(1+e^(-2.03))]=[0.88]2.预测值：ŷ=sigmoid(Xw.T+b)=sigmoid([[10.1+20.2+0.1],[20.1+30.2+0.1],[30.1+40.2+0.1]])=sigmoid([[0.6],[0.9],[1.2]])=[[0.646],[0.710],[0.769]]损失值：L=-ylog(ŷ)-(1-y)log(1-ŷ)=-[0log(0.646)+1log(0.710)+0log(0.769)]-[(1-0)log(1-0.646)+(1-1)log(1-0.710)+(1-0)log(1-0.769)]=0.347（三）原因：训练集准确率不断提高说明模型在学习训练数据特征，但测试集准确率先升后降，很可能是出现了过拟合。过拟合使得模型过于拟合训练数据中的噪声，在新数据上泛化能力变差。改进措施：增加更多的训练数据；采用正则化技术；尝试Dropout；简化网络结构；使用早停法。（四）神经网络在人工智能领域应用广泛且不断发展。在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域发挥重要作用。如人脸识别技术用于安防，语音助手方便人们生活。发展趋势上，会与其他技术如强化学习结合，提升智能体决策能力；网络结构会更复杂高效，如研究新型卷积核等；应用场景会更拓展，如在量子计算模拟等前沿领域探索。（五）可以设计一