重慶科技學院《深度學習應(yīng)用開發(fā)》2023-2024學年第一學期期末試卷

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頁重慶科技學院《深度學習應(yīng)用開發(fā)》

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15個小題，每小題1分，共15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、假設(shè)正在開發(fā)一個用于推薦系統(tǒng)的深度學習模型，需要考慮用戶的短期興趣和長期興趣。以下哪種模型結(jié)構(gòu)可以同時捕捉這兩種興趣？（）A.注意力機制與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合B.多層感知機與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)與自編碼器的融合D.以上模型都有可能2、在一個分類問題中，如果數(shù)據(jù)集中存在噪聲和錯誤標簽，以下哪種模型可能對這類噪聲具有一定的魯棒性？（）A.集成學習模型B.深度學習模型C.支持向量機D.決策樹3、假設(shè)正在進行一項關(guān)于客戶購買行為預(yù)測的研究。我們擁有大量的客戶數(shù)據(jù)，包括個人信息、購買歷史和瀏覽記錄等。為了從這些數(shù)據(jù)中提取有價值的特征，以下哪種方法通常被廣泛應(yīng)用？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.因子分析D.獨立成分分析（ICA）4、在一個信用評估的問題中，需要根據(jù)個人的信用記錄、收入、債務(wù)等信息評估其信用風險。以下哪種模型評估指標可能是最重要的？（）A.準確率（Accuracy），衡量正確分類的比例，但在不平衡數(shù)據(jù)集中可能不準確B.召回率（Recall），關(guān)注正例的識別能力，但可能導(dǎo)致誤判增加C.F1分數(shù)，綜合考慮準確率和召回率，但對不同類別的權(quán)重相同D.受試者工作特征曲線下面積（AUC-ROC），能夠評估模型在不同閾值下的性能，對不平衡數(shù)據(jù)較穩(wěn)健5、假設(shè)正在構(gòu)建一個語音識別系統(tǒng)，需要對輸入的語音信號進行預(yù)處理和特征提取。語音信號具有時變、非平穩(wěn)等特點，在預(yù)處理階段，以下哪種操作通常不是必需的？（）A.去除背景噪聲B.對語音信號進行分幀和加窗C.將語音信號轉(zhuǎn)換為頻域表示D.對語音信號進行壓縮編碼，減少數(shù)據(jù)量6、想象一個圖像分類的競賽，要求在有限的計算資源和時間內(nèi)達到最高的準確率。以下哪種優(yōu)化策略可能是最關(guān)鍵的？（）A.數(shù)據(jù)增強，通過對原始數(shù)據(jù)進行隨機變換增加數(shù)據(jù)量，但可能引入噪聲B.超參數(shù)調(diào)優(yōu)，找到模型的最優(yōu)參數(shù)組合，但搜索空間大且耗時C.模型壓縮，減少模型參數(shù)和計算量，如剪枝和量化，但可能損失一定精度D.集成學習，組合多個模型的預(yù)測結(jié)果，提高穩(wěn)定性和準確率，但訓練成本高7、在一個分類問題中，如果數(shù)據(jù)集中存在多個類別，且類別之間存在層次結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可以考慮這種層次結(jié)構(gòu)？（）A.多分類邏輯回歸B.決策樹C.層次分類算法D.支持向量機8、在進行模型壓縮時，以下關(guān)于模型壓縮方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.剪枝是指刪除模型中不重要的權(quán)重或神經(jīng)元，減少模型的參數(shù)量B.量化是將模型的權(quán)重進行低精度表示，如從32位浮點數(shù)轉(zhuǎn)換為8位整數(shù)C.知識蒸餾是將復(fù)雜模型的知識轉(zhuǎn)移到一個較小的模型中，實現(xiàn)模型壓縮D.模型壓縮會導(dǎo)致模型性能嚴重下降，因此在實際應(yīng)用中應(yīng)盡量避免使用9、某機器學習項目需要對視頻數(shù)據(jù)進行分析和理解。以下哪種方法可以將視頻數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機器學習模型處理的形式？（）A.提取關(guān)鍵幀B.視頻編碼C.光流計算D.以上方法都可以10、在一個多分類問題中，如果類別之間存在層次關(guān)系，以下哪種分類方法可以考慮這種層次結(jié)構(gòu)？（）A.層次分類B.一對一分類C.一對多分類D.以上方法都可以11、假設(shè)正在進行一個目標檢測任務(wù)，例如在圖像中檢測出人物和車輛。以下哪種深度學習框架在目標檢測中被廣泛應(yīng)用？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上框架都常用于目標檢測12、在一個信用評估模型中，我們需要根據(jù)用戶的個人信息、財務(wù)狀況等數(shù)據(jù)來判斷其信用風險。數(shù)據(jù)集存在類別不平衡的問題，即信用良好的用戶數(shù)量遠遠多于信用不良的用戶。為了解決這個問題，以下哪種方法是不合適的？（）A.對少數(shù)類樣本進行過采樣，增加其數(shù)量B.對多數(shù)類樣本進行欠采樣，減少其數(shù)量C.為不同類別的樣本設(shè)置不同的權(quán)重，在損失函數(shù)中加以考慮D.直接使用原始數(shù)據(jù)集進行訓練，忽略類別不平衡13、某機器學習項目需要對文本進行主題建模，以發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題。以下哪種方法常用于文本主題建模？（）A.潛在狄利克雷分配（LDA）B.非負矩陣分解（NMF）C.概率潛在語義分析（PLSA）D.以上方法都常用14、在使用隨機森林算法進行分類任務(wù)時，以下關(guān)于隨機森林特點的描述，哪一項是不準確的？（）A.隨機森林是由多個決策樹組成的集成模型，通過投票來決定最終的分類結(jié)果B.隨機森林在訓練過程中對特征進行隨機抽樣，增加了模型的隨機性和多樣性C.隨機森林對于處理高維度數(shù)據(jù)和缺失值具有較好的魯棒性D.隨機森林的訓練速度比單個決策樹慢，因為需要構(gòu)建多個決策樹15、假設(shè)正在進行一個特征選擇任務(wù)，需要從大量的特征中選擇最具代表性和區(qū)分性的特征。以下哪種特征選擇方法基于特征與目標變量之間的相關(guān)性？（）A.過濾式方法B.包裹式方法C.嵌入式方法D.以上方法都可以二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）解釋如何使用機器學習進行基因表達數(shù)據(jù)分析。2、（本題5分）簡述機器學習在口腔正畸學中的方案制定。3、（本題5分）機器學習中如何利用強化學習解決問題？4、（本題5分）簡述在智能交通系統(tǒng)中，機器學習的應(yīng)用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討樸素貝葉斯分類器的工作原理和假設(shè)，研究其在特征獨立假設(shè)不成立時的性能影響。分析在不同領(lǐng)域數(shù)據(jù)中的應(yīng)用效果，以及如何改進其準確性。2、（本題5分）論述機器學習在制造業(yè)中的應(yīng)用。舉例說明機器學習在質(zhì)量檢測、設(shè)備故障預(yù)測、生產(chǎn)優(yōu)化等方面的應(yīng)用，并分析其對制造業(yè)的影響及未來發(fā)展趨勢。3、（本題5分）結(jié)合實際案例，論述機器學習在環(huán)境監(jiān)測中的應(yīng)用。探討空氣質(zhì)量預(yù)測、水質(zhì)監(jiān)測、自然災(zāi)害預(yù)警等方面的機器學習技術(shù)和應(yīng)用前景。4、（本題5分）論述圖像分類任務(wù)中，除了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其他機器學習算法的應(yīng)用可能性和局限性。分析如何結(jié)合多種算法提高圖像分類的性能。5、（本題5分）機器學習中的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)有何特點？結(jié)合實際案例，分