四川幼兒師范高等??茖W?!渡疃葘W習原理及應(yīng)用》2023-2024學年第一學期期末試卷_第1頁
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學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁四川幼兒師范高等專科學?!渡疃葘W習原理及應(yīng)用》

2023-2024學年第一學期期末試卷題號一二三四總分得分一、單選題(本大題共20個小題,每小題1分,共20分.在每小題給出的四個選項中,只有一項是符合題目要求的.)1、在一個強化學習場景中,智能體需要在一個復(fù)雜的環(huán)境中學習最優(yōu)策略。如果環(huán)境的獎勵信號稀疏,以下哪種技術(shù)可以幫助智能體更好地學習?()A.獎勵塑造B.策略梯度估計的改進C.經(jīng)驗回放D.以上技術(shù)都可以2、假設(shè)正在開發(fā)一個自動駕駛系統(tǒng),其中一個關(guān)鍵任務(wù)是目標檢測,例如識別道路上的行人、車輛和障礙物。在選擇目標檢測算法時,需要考慮算法的準確性、實時性和對不同環(huán)境的適應(yīng)性。以下哪種目標檢測算法在實時性要求較高的場景中可能表現(xiàn)較好?()A.FasterR-CNN,具有較高的檢測精度B.YOLO(YouOnlyLookOnce),能夠?qū)崿F(xiàn)快速檢測C.SSD(SingleShotMultiBoxDetector),在精度和速度之間取得平衡D.以上算法都不適合實時應(yīng)用3、在進行模型融合時,以下關(guān)于模型融合的方法和作用,哪一項是不準確的?()A.可以通過平均多個模型的預(yù)測結(jié)果來進行融合,降低模型的方差B.堆疊(Stacking)是一種將多個模型的預(yù)測結(jié)果作為輸入,訓練一個新的模型進行融合的方法C.模型融合可以結(jié)合不同模型的優(yōu)點,提高整體的預(yù)測性能D.模型融合總是能顯著提高模型的性能,無論各個模型的性能如何4、集成學習是一種提高機器學習性能的方法。以下關(guān)于集成學習的說法中,錯誤的是:集成學習通過組合多個弱學習器來構(gòu)建一個強學習器。常見的集成學習方法有bagging、boosting和stacking等。那么,下列關(guān)于集成學習的說法錯誤的是()A.bagging方法通過隨機采樣訓練數(shù)據(jù)來構(gòu)建多個不同的學習器B.boosting方法通過逐步調(diào)整樣本權(quán)重來構(gòu)建多個不同的學習器C.stacking方法將多個學習器的預(yù)測結(jié)果作為新的特征輸入到一個元學習器中D.集成學習方法一定比單個學習器的性能更好5、假設(shè)正在進行一個圖像生成任務(wù),例如生成逼真的人臉圖像。以下哪種生成模型在圖像生成領(lǐng)域取得了顯著成果?()A.變分自編碼器(VAE)B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)C.自回歸模型D.以上模型都常用于圖像生成6、在進行機器學習模型訓練時,過擬合是一個常見的問題。過擬合意味著模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好,但在新的、未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。為了防止過擬合,可以采取多種正則化方法。假設(shè)我們正在訓練一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以下哪種正則化技術(shù)通常能夠有效地減少過擬合?()A.增加網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量B.在損失函數(shù)中添加L1正則項C.使用較小的學習率進行訓練D.減少訓練數(shù)據(jù)的數(shù)量7、假設(shè)正在訓練一個深度學習模型,但是訓練過程中出現(xiàn)了梯度消失或梯度爆炸的問題。以下哪種方法可以緩解這個問題?()A.使用正則化B.調(diào)整學習率C.使用殘差連接D.減少層數(shù)8、在進行模型評估時,除了準確率、召回率等指標,還可以使用混淆矩陣來更全面地了解模型的性能。假設(shè)我們有一個二分類模型的混淆矩陣。以下關(guān)于混淆矩陣的描述,哪一項是不準確的?()A.混淆矩陣的行表示真實類別,列表示預(yù)測類別B.真陽性(TruePositive,TP)表示實際為正例且被預(yù)測為正例的樣本數(shù)量C.假陰性(FalseNegative,F(xiàn)N)表示實際為正例但被預(yù)測為負例的樣本數(shù)量D.混淆矩陣只能用于二分類問題,不能用于多分類問題9、在集成學習中,Adaboost算法通過調(diào)整樣本的權(quán)重來訓練多個弱分類器。如果一個樣本在之前的分類器中被錯誤分類,它的權(quán)重會()A.保持不變B.減小C.增大D.隨機變化10、過擬合是機器學習中常見的問題之一。以下關(guān)于過擬合的說法中,錯誤的是:過擬合是指模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好,但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。過擬合的原因可能是模型過于復(fù)雜或者訓練數(shù)據(jù)不足。那么,下列關(guān)于過擬合的說法錯誤的是()A.增加訓練數(shù)據(jù)可以緩解過擬合問題B.正則化是一種常用的防止過擬合的方法C.過擬合只在深度學習中出現(xiàn),傳統(tǒng)的機器學習算法不會出現(xiàn)過擬合問題D.可以通過交叉驗證等方法來檢測過擬合11、在構(gòu)建機器學習模型時,選擇合適的正則化方法可以防止過擬合。假設(shè)我們正在訓練一個邏輯回歸模型。以下關(guān)于正則化的描述,哪一項是錯誤的?()A.L1正則化會使部分模型參數(shù)變?yōu)?,從而實現(xiàn)特征選擇B.L2正則化通過對模型參數(shù)的平方和進行懲罰,使參數(shù)值變小C.正則化參數(shù)越大,對模型的約束越強,可能導致模型欠擬合D.同時使用L1和L2正則化(ElasticNet)總是比單獨使用L1或L2正則化效果好12、在一個股票價格預(yù)測的場景中,需要根據(jù)歷史的股票價格、成交量、公司財務(wù)指標等數(shù)據(jù)來預(yù)測未來的價格走勢。數(shù)據(jù)具有非線性、非平穩(wěn)和高噪聲的特點。以下哪種方法可能是最合適的?()A.傳統(tǒng)的線性回歸方法,簡單直觀,但無法處理非線性關(guān)系B.支持向量回歸(SVR),對非線性數(shù)據(jù)有一定處理能力,但對高噪聲數(shù)據(jù)可能效果不佳C.隨機森林回歸,能夠處理非線性和高噪聲數(shù)據(jù),但解釋性較差D.基于深度學習的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)或長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM),對時間序列數(shù)據(jù)有較好的建模能力,但容易過擬合13、機器學習中,批量歸一化(BatchNormalization)的主要作用是()A.加快訓練速度B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是14、在一個圖像生成的任務(wù)中,需要根據(jù)給定的描述或條件生成逼真的圖像??紤]到生成圖像的質(zhì)量、多樣性和創(chuàng)新性。以下哪種生成模型可能是最有潛力的?()A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN),通過對抗訓練生成逼真的圖像,但可能存在模式崩潰和訓練不穩(wěn)定的問題B.變分自編碼器(VAE),能夠?qū)W習數(shù)據(jù)的潛在分布并生成新樣本,但生成的圖像可能較模糊C.自回歸模型,如PixelCNN,逐像素生成圖像,保證了局部一致性,但生成速度較慢D.擴散模型,通過逐步去噪生成圖像,具有較高的質(zhì)量和多樣性,但計算成本較高15、在進行模型選擇時,我們通常會使用交叉驗證來評估不同模型的性能。如果在交叉驗證中,某個模型的性能波動較大,這可能意味著()A.模型不穩(wěn)定,需要進一步調(diào)整B.數(shù)據(jù)存在問題C.交叉驗證的設(shè)置不正確D.該模型不適合當前任務(wù)16、在一個回歸問題中,如果需要考慮多個輸出變量之間的相關(guān)性,以下哪種模型可能更適合?()A.多元線性回歸B.向量自回歸(VAR)C.多任務(wù)學習模型D.以上模型都可以17、某研究需要對一個大型數(shù)據(jù)集進行降維,同時希望保留數(shù)據(jù)的主要特征。以下哪種降維方法在這種情況下可能較為合適?()A.主成分分析(PCA)B.線性判別分析(LDA)C.t-分布隨機鄰域嵌入(t-SNE)D.自編碼器18、假設(shè)要對大量的文本數(shù)據(jù)進行主題建模,以發(fā)現(xiàn)潛在的主題和模式。以下哪種技術(shù)可能是最有效的?()A.潛在狄利克雷分配(LDA),基于概率模型,能夠發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題,但對短文本效果可能不好B.非負矩陣分解(NMF),將文本矩陣分解為低秩矩陣,但解釋性相對較弱C.基于詞向量的聚類方法,如K-Means聚類,但依賴于詞向量的質(zhì)量和表示D.層次聚類方法,能夠展示主題的層次結(jié)構(gòu),但計算復(fù)雜度較高19、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時,以下關(guān)于解決數(shù)據(jù)不平衡問題的方法,哪一項是不正確的?()A.過采樣方法通過增加少數(shù)類樣本的數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集B.欠采樣方法通過減少多數(shù)類樣本的數(shù)量來平衡數(shù)據(jù)集C.合成少數(shù)類過采樣技術(shù)(SMOTE)通過合成新的少數(shù)類樣本來平衡數(shù)據(jù)集D.數(shù)據(jù)不平衡對模型性能沒有影響,不需要采取任何措施來處理20、當使用支持向量機(SVM)進行分類任務(wù)時,如果數(shù)據(jù)不是線性可分的,通常會采用以下哪種方法()A.增加樣本數(shù)量B.降低維度C.使用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維空間D.更換分類算法二、簡答題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)機器學習在智能家居中的控制策略是怎樣的?2、(本題5分)什么是元學習?它的主要方法有哪些?3、(本題5分)說明機器學習在動物學中的行為分析。4、(本題5分)解釋機器學習在蛋白質(zhì)組學中的研究進展。5、(本題5分)說明機器學習中支持向量機(SVM)的基本思想。三、應(yīng)用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)利用鳥類學數(shù)據(jù)保護鳥類和研究鳥類生態(tài)。2、(本題5分)通過SVM算法對圖像中的植物病害進行檢測。3、(本題5分)基于樸素貝葉斯算法對郵件進行垃圾郵件和正常郵件的分類。4、(本題5分)利用生物信息學數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)進行基因功能注釋。5、(本題5分)利用生物信息學數(shù)據(jù)研究基因功能和疾病機制。四、論述題(本大題共3個小題

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