藍(lán)色3D風(fēng)大學(xué)生人工智能知識(shí)競賽模板

大學(xué)生人工智能

知識(shí)競賽激發(fā)大學(xué)生對(duì)人工智能的興趣日期：20XX.XXXXX.目錄選擇題01判斷題02填空題03簡答題04第一章選擇題選擇題以下哪種學(xué)習(xí)方法是通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)？A監(jiān)督學(xué)習(xí)C強(qiáng)化學(xué)習(xí)C強(qiáng)化學(xué)習(xí)B無監(jiān)督學(xué)習(xí)D半監(jiān)督學(xué)習(xí)在深度學(xué)習(xí)中，用于減少模型過擬合的一種常用技術(shù)是什么A數(shù)據(jù)增強(qiáng)C正則化BDropoutBDropoutD批量歸一化選擇題在自然語言處理中，用于將文本轉(zhuǎn)換為向量的技術(shù)稱為？A詞嵌入A詞嵌入C語法分析B文本分類D信息檢索選擇題在深度學(xué)習(xí)中，哪一種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)主要用于處理圖像識(shí)別任務(wù)A循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)B卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D

多層感知器自然語言處理（NLP）中的“詞袋模型”主要忽略了什么A詞匯的頻率C單詞的順序C單詞的順序B文檔的長度D詞匯情感色彩第二章判斷題判斷題第一題人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模仿人腦結(jié)構(gòu)的計(jì)算模型第四題人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能用于分類任務(wù)第二題無監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型第三題BERT模型是一種基于Transformer的自然語言處理模型正確答案解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因其局部連接和參數(shù)共享的特點(diǎn)，在處理圖像數(shù)據(jù)時(shí)能夠有效地提取特征，因此廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、圖像分類等領(lǐng)域。在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）特別適用于處理圖像數(shù)據(jù)判斷題判斷題正確答案在自然語言處理（NLP）中，詞嵌入（wordembedding）技術(shù)可以捕捉詞語之間的語義關(guān)系。錯(cuò)誤答案強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的Agent僅在每次采取行動(dòng)后都會(huì)立即得到獎(jiǎng)勵(lì)。第二章填空題填空題在深度學(xué)習(xí)中，用于減少模型過擬合的一種常用技術(shù)是__________Dropout在自然語言處理（NLP）中，將文本轉(zhuǎn)換為向量表示的技術(shù)稱為__________詞嵌入（WordEmbedding）填空題在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中樣本間相似性的技術(shù)稱為__________聚類（Clustering）填空題在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，Agent通過與環(huán)境交互來最大化其獲得的__________獎(jiǎng)勵(lì)（Reward）在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中樣本間相似性的技術(shù)稱為__________聚類（Clustering）第二章簡答題簡答題參考答案過擬合指的是機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)得非常好，但在未見過的新數(shù)據(jù)（如測試數(shù)據(jù)）上的表現(xiàn)卻較差的情況。這通常是因?yàn)槟Ｐ蛯W(xué)習(xí)到了訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的噪聲或細(xì)節(jié)，而不是數(shù)據(jù)背后的通用規(guī)律。請(qǐng)簡要解釋什么是“過擬合”（Overfitting），并列舉至少兩種防止過擬合的方法參考答案詞嵌入是一種將文本中的單詞或短語轉(zhuǎn)換為高維向量的技術(shù)。這些向量不僅能夠捕捉詞匯本身的語義信息，還能夠反映詞匯之間的關(guān)系，如相似度和語境信息。詞嵌入通過將單詞映射到一個(gè)連續(xù)的向量空間中，使得語義相似的詞在這個(gè)空間中距離較近。請(qǐng)簡要解釋什么是“詞嵌入”（Word