2021知到答案【 人工智能基礎(chǔ)（省聯(lián)盟）】智慧樹網(wǎng)課章節(jié)測試答案

1、第 頁2021知到答案【 人工智能基礎(chǔ)（省聯(lián)盟） 】智慧樹網(wǎng)課章節(jié)測試答案 第一章 章節(jié)測試 1、選擇題:第一個(gè)擊敗人類職業(yè)圍棋選手、第一個(gè)戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍的人工智能機(jī)器人是由谷歌公司開發(fā)的（）。選項(xiàng)：A:AlphaGoB:AlphaGoodC:AlphaFunD:Alpha答案: 【AlphaGo】2、選擇題:無需棋譜即可自學(xué)圍棋的人工智能是（）選項(xiàng)：A:AlphaGo FanB:AlphaGo LeeC:AlphaGo MasterD:AlphaGo Zero答案: 【AlphaGo Zero】3、選擇題:世界上第一次正式的AI會議于（）年召開，John McCarthy 正式提出“Art

2、ificial Intelligence”這一術(shù)語選項(xiàng)：A:1954B:1955C:1956D:1957答案: 【1956】4、選擇題:以下哪些不是人工智能概念的正確表述（）選項(xiàng)：A:人工智能是為了開發(fā)一類計(jì)算機(jī)使之能夠完成通常由人類所能做的事B:人工智能是研究和構(gòu)建在給定環(huán)境下表現(xiàn)良好的智能體程序C:人工智能是通過機(jī)器或軟件呈現(xiàn)的智能D:人工智能將其定義為人類智能體的研究答案: 【人工智能將其定義為人類智能體的研究】5、選擇題:下面不屬于人工智能研究基本內(nèi)容的是（）。選項(xiàng)：A:機(jī)器感知B:機(jī)器學(xué)習(xí)C:自動化D:機(jī)器思維答案: 【自動化】6、選擇題:人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延長和擴(kuò)展人的

3、（ ）的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。選項(xiàng)：A:智能B:行為C:語言D:計(jì)算能力答案: 【智能】7、選擇題:圖靈測試的含義是（）選項(xiàng)：A:圖靈測試是測試人在與被測試者(一個(gè)人和一臺機(jī)器)隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測試者隨便提問。問過一些選擇題后，假如被測試者超過30%的答復(fù)不能使測試人確認(rèn)出哪個(gè)是人、哪個(gè)是機(jī)器的回答，那么這臺機(jī)器就通過了測試，并被認(rèn)為具有人類智能。B:所謂的圖靈測試就是指一個(gè)抽象的機(jī)器，它有一條無限長的紙帶，紙帶分成了一個(gè)一個(gè)的小方格，每個(gè)方格有不同的顏色。有一個(gè)機(jī)器頭在紙帶上移來移去。機(jī)器頭有一組內(nèi)部狀態(tài)，還有一些固定的程序。C:圖靈測試是一種

4、用來混淆的技術(shù)，它期望將正常的（可識別的）信息轉(zhuǎn)變?yōu)闊o法識別的信息。D:不存在圖靈測試概念答案: 【圖靈測試是測試人在與被測試者(一個(gè)人和一臺機(jī)器)隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測試者隨便提問。問過一些選擇題后，假如被測試者超過30%的答復(fù)不能使測試人確認(rèn)出哪個(gè)是人、哪個(gè)是機(jī)器的回答，那么這臺機(jī)器就通過了測試，并被認(rèn)為具有人類智能?！?、選擇題:下列不屬于人工智能學(xué)派的是（）。選項(xiàng)：A:符號主義B:連接主義C:行為主義D:機(jī)會主義答案: 【機(jī)會主義】9、選擇題:認(rèn)為智能不需要學(xué)問、不需要表示、不需要推理；人工智能可以像人類智能一樣逐步進(jìn)化；智能行為只能在現(xiàn)實(shí)世界中與四周環(huán)境交互作用而

5、表現(xiàn)出來。這是（）學(xué)派的基本思想。選項(xiàng)：A:連接主義B:符號主義C:行為主義D:邏輯主義答案: 【行為主義】10、選擇題:關(guān)于人工智能研究范式的連接主義，相關(guān)論述不正確的是（ ）選項(xiàng)：A:連接主義原理是模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法。B:連接主義理論認(rèn)為思維基本是神經(jīng)元、人腦不同于電腦，并提出連接主義的大腦工作模式。C:連接主義起源于仿生學(xué)和人腦模型的研究。D:連接主義學(xué)派的代表人物有卡洛克(Warren S. McCulloch)、皮茨(Walter H. Pitts)、Hopfield、布魯克斯(Brooks)、紐厄爾(Newell)。答案: 【連接主義學(xué)派的代表人物有卡

6、洛克(Warren S. McCulloch)、皮茨(Walter H. Pitts)、Hopfield、布魯克斯(Brooks)、紐厄爾(Newell)。】11、選擇題:人工智能(AI)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)三者關(guān)系論述正確的是（ ）選項(xiàng)：A:人工智能研究、開發(fā)用于模擬、延長和擴(kuò)展人類智能的理論、方法及應(yīng)用，屬于一門獨(dú)立的技術(shù)學(xué)科。B:機(jī)器學(xué)習(xí)特地研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬人類的學(xué)習(xí)行為，以獵取新的學(xué)問和技能，重新組織已有的學(xué)問結(jié)構(gòu)以完善自身的性能，但是機(jī)器學(xué)習(xí)能力并非AI系統(tǒng)所必需的。C:人工智能是一門研究、開發(fā)用于模擬、延長和擴(kuò)展人類智能的理論、方法及應(yīng)用的新的交叉學(xué)科，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心研

7、究鄰域之一，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的新領(lǐng)域，研究多隱層多感知器、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。D:深度學(xué)習(xí)方法研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單層感知器學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。答案: 【人工智能是一門研究、開發(fā)用于模擬、延長和擴(kuò)展人類智能的理論、方法及應(yīng)用的新的交叉學(xué)科，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心研究鄰域之一，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的新領(lǐng)域，研究多隱層多感知器、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?！?2、選擇題:支持向量機(jī)可以看作是具有一層隱蔽層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。支持向量機(jī)的理論基礎(chǔ)是（）選項(xiàng)：A:統(tǒng)計(jì)學(xué)B:生物神經(jīng)學(xué)C:視覺生理學(xué)D:掌握論S答案: 【統(tǒng)計(jì)學(xué)】13、選擇題:深度學(xué)習(xí)屬于（）選項(xiàng)：A:符號主義B:連接主義C:行為主

8、義D:邏輯主義答案: 【連接主義】14、選擇題:計(jì)算機(jī)視覺可應(yīng)用于下列哪些領(lǐng)域（ ）。選項(xiàng)：A:安防及監(jiān)控領(lǐng)域B:金融領(lǐng)域的人臉識別身份驗(yàn)證C:醫(yī)療領(lǐng)域的智能影像診斷D:機(jī)器人/無人車上作為視覺輸入系統(tǒng)E:以上全是答案: 【以上全是】15、選擇題:下列不符合符號主義思想的是（）選項(xiàng)：A:源于數(shù)理邏輯B:認(rèn)為人的認(rèn)知基元是符號C:人工智能的核心選擇題是學(xué)問表示、學(xué)問推理D:認(rèn)為智能不需要學(xué)問、不需要表示、不需要推理答案: 【認(rèn)為智能不需要學(xué)問、不需要表示、不需要推理】16、選擇題:不屬于自然語言處理的核心環(huán)節(jié)的是（）選項(xiàng)：A:學(xué)問的獵取與表達(dá)B:自然語言理解C:自然語言生成D:語音語義識別答案:

9、 【語音語義識別】17、選擇題:人工智能的近期目標(biāo)在于研究機(jī)器來（ ）。選項(xiàng)：A:完全代替人類B:制造智能機(jī)器C:仿照和執(zhí)行人腦的某些智力功能D:代替人腦答案: 【仿照和執(zhí)行人腦的某些智力功能】第二章 章節(jié)測試 1、選擇題:下列哪一個(gè)是“分類”任務(wù)的準(zhǔn)確描述（ ）。選項(xiàng)：A:預(yù)報(bào)每個(gè)項(xiàng)目實(shí)際的值B:對每個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行排序C:為每個(gè)項(xiàng)目安排一個(gè)類別D:發(fā)覺每個(gè)空間中輸入的排布答案: 【為每個(gè)項(xiàng)目安排一個(gè)類別】$2、選擇題:下列對于分類概念描述不正確的是（ ）選項(xiàng)：A:分類的概念是在已有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上學(xué)會一個(gè)分類函數(shù)或構(gòu)造出一個(gè)分類模型（即我們通常所說的分類器(Classifier)）。B:分類的方法包

10、含決策樹、邏輯回歸、樸實(shí)貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法C:分類的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一D:分類的結(jié)果有可能錯(cuò)誤。答案: 【分類的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一】3、選擇題:在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，分類的目標(biāo)是指（）。選項(xiàng)：A:將具有相像特征的對象聚集B:將具有相像樣子的對象聚集C:將具有相像值的對象聚集D:將具有相像名稱的對象聚集答案: 【將具有相像特征的對象聚集】4、選擇題:兩種以上（不含兩種）的分類選擇題被稱為（）。選項(xiàng)：A:二分類B:多分類C:分類器D:歸一化答案: 【多分類】5、選擇題:多分類選擇題可以拆分為若干個(gè)而分類任務(wù)求解，可采取的拆分策略包括：（）選項(xiàng)：A:一對一B:一對多C:多對多D:以上均可答案: 【以上均可】6、選擇題:有

11、關(guān)分類器的構(gòu)造和實(shí)施步驟描述錯(cuò)誤的是：（）選項(xiàng)：A:選定樣本，將全部樣本分成訓(xùn)練樣本和測試樣本兩部分；B:在訓(xùn)練樣本上執(zhí)行分類器算法，生成分類模型；C:在訓(xùn)練樣本上執(zhí)行分類模型，生成預(yù)報(bào)結(jié)果；D:依據(jù)預(yù)報(bào)結(jié)果，計(jì)算必要的評估指標(biāo)，評估分類模型的性能。答案: 【在訓(xùn)練樣本上執(zhí)行分類模型，生成預(yù)報(bào)結(jié)果；】7、選擇題:分類器是基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)構(gòu)造出一個(gè)模型或者函數(shù)，以將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)映射到給定類別，從而可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)預(yù)報(bào)。常包含以下步驟：在訓(xùn)練樣本上執(zhí)行分類器算法，生成分類模型。 在測試樣本上執(zhí)行分類模型，生成預(yù)報(bào)結(jié)果。 選定樣本（包含正樣本和負(fù)樣本），將全部樣本分成訓(xùn)練樣本和測試樣本。依據(jù)預(yù)報(bào)結(jié)果，計(jì)

12、算必要的評估指標(biāo)，評估分類模型的性能。構(gòu)造和實(shí)施分類器的正確挨次為（）選項(xiàng)：A:B:C:D:答案: 【】8、選擇題:下列算法中，不能夠?qū)o定樣本進(jìn)行分類的是（ ）。選項(xiàng)：A:決策樹算法B:邏輯回歸算法C:梯度下降算法D:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)答案: 【梯度下降算法】9、選擇題:在測試樣本上執(zhí)行分類模型，可以（）。選項(xiàng)：A:區(qū)分正樣本B:區(qū)分負(fù)樣本C:生成預(yù)報(bào)結(jié)果D:生成分類模型答案: 【生成預(yù)報(bào)結(jié)果】10、選擇題:SVM是一種典型的（）模型選項(xiàng)：A:感知機(jī)B:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C:二類分類D:聚類答案: 【二類分類】11、選擇題:關(guān)于標(biāo)注，下列說法正確的是選項(xiàng)：A:在SVM中，訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)是經(jīng)過標(biāo)注的B:在SVM中，

13、測試集的數(shù)據(jù)不用標(biāo)注C:在SVM中，識別目標(biāo)的數(shù)據(jù)是經(jīng)過標(biāo)注D:以上都不對答案: 【在SVM中，訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)是經(jīng)過標(biāo)注的】12、選擇題:增加分類器訓(xùn)練集的正負(fù)樣本集數(shù)量（）選項(xiàng)：A:不好說B:會提高分類器效果C:還需要增加測試集的正負(fù)樣本集數(shù)量才能提高分類器效果D:不會提高分類器效果E:以上全是答案: 【不好說】13、選擇題:把樣本所屬的類型和樣本實(shí)現(xiàn)對應(yīng)起來被稱為()選項(xiàng)：A:測試B:訓(xùn)練C:標(biāo)注D:分類答案: 【標(biāo)注】14、選擇題:分類器測試的作用是選項(xiàng)：A:獲得檢測目標(biāo)的分類B:推斷測試集樣本選擇是否合適C:推斷測試集樣本標(biāo)注是否合適D:檢驗(yàn)分類器的效果答案: 【檢驗(yàn)分類器的效果】15、

14、選擇題:下列敘述中關(guān)于歸一化不正確的是（）選項(xiàng)：A:歸一化后，全部元素和為1B:歸一化后，全部元素值范圍在（0,1）C:歸一化后，全部元素值范圍在0,1D:歸一化也被稱為標(biāo)準(zhǔn)化答案: 【歸一化后，全部元素值范圍在（0,1）】16、選擇題:深度學(xué)習(xí)中，常用的歸一化函數(shù)是（）函數(shù)選項(xiàng)：A:SoftMaxB:SoftMinC:MicroMaxD:MicroMin答案: 【SoftMax】第三章 章節(jié)測試 1、選擇題:有特征，無標(biāo)簽的機(jī)器學(xué)習(xí)是（）選項(xiàng)：A:監(jiān)督學(xué)習(xí)B:半監(jiān)督學(xué)習(xí)C:無監(jiān)督學(xué)習(xí)D:強(qiáng)化學(xué)習(xí)答案: 【無監(jiān)督學(xué)習(xí)】2、選擇題:無監(jiān)督學(xué)習(xí)可完成什么任務(wù)（）選項(xiàng)：A:分類B:回歸C:聚類D:分

15、類、回歸、聚類答案: 【聚類】3、選擇題:查找數(shù)據(jù)之間的相像性并將之劃分組的方法稱為（）選項(xiàng)：A:分組B:分類C:回歸D:聚類答案: 【聚類】4、選擇題:電影推舉系統(tǒng)是以下哪些的應(yīng)用實(shí)例分類聚類強(qiáng)化學(xué)習(xí)回歸（）選項(xiàng)：A:只有B:只有C:除了D:以上都是答案: 【以上都是】5、選擇題:下列兩個(gè)變量之間的關(guān)系中,哪個(gè)是函數(shù)關(guān)系（）選項(xiàng)：A:學(xué)生的性別和他的英語成果B:人的工作環(huán)境與健康C:孩子的身高和父親的身高D:正方形的邊長和面積答案: 【正方形的邊長和面積】6、選擇題:初始化采用隨機(jī)安排的K均值算法，下面哪個(gè)挨次是正確的（）。指定簇的數(shù)目； 隨機(jī)安排簇的質(zhì)心；將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)安排給最近的簇質(zhì)心；將

16、每個(gè)點(diǎn)重新安排給最近的簇質(zhì)心；重新計(jì)算簇的質(zhì)心；選項(xiàng)：A:B:C:D:以上都不是答案: 【】7、選擇題:從某中學(xué)隨機(jī)選取8名男生，其身高x(cm)和體重y(kg)的線性回歸方程為y=0.849x-85.712，則身高172cm的男學(xué)生，又回歸方程可以預(yù)報(bào)其體重（）。選項(xiàng)：A:為60.316kgB:約為60.316kgC:大于60.316kgD:小于60.316kg答案: 【約為60.316kg 】8、選擇題:以下不屬于聚類算法的是（）。選項(xiàng)：A:K均值算法B:AGNES算法C:DIANA算法D:樸實(shí)貝葉斯算法答案: 【樸實(shí)貝葉斯算法】9、選擇題:Z等于，則Z與之間屬于（）選項(xiàng)：A:完全相關(guān)B:

17、不完全相關(guān)C:不相關(guān)D:完全不相關(guān)答案: 【完全相關(guān)】10、選擇題:因：常常挑食；果：身材矮小。這組因、果之間屬于（）關(guān)系。選項(xiàng)：A:完全相關(guān)B:不完全相關(guān)C:不相關(guān)D:完全不相關(guān)答案: 【不完全相關(guān)】11、選擇題:（）是指依據(jù)“物以類聚”原理，將本身沒有類別的樣本聚集成不同的組。選項(xiàng)：A:聚類B:回歸C:分類D:非監(jiān)督學(xué)習(xí)答案: 【聚類】12、選擇題:現(xiàn)欲分析性別、年齡、身高、飲食習(xí)慣對于體重的影響，假如這個(gè)體重是屬于實(shí)際的重量，是連續(xù)性的數(shù)據(jù)變量，這時(shí)應(yīng)采用（）；假如將體重分類，分成高、中、低這三種體重類型作為因變量，則采用（）。選項(xiàng)：A:線性回歸 線性回歸B:邏輯回歸 邏輯回歸C:邏輯回

18、歸 線性回歸D:線性回歸 邏輯回歸答案: 【線性回歸 邏輯回歸】13、選擇題:有特征，有部分標(biāo)簽的機(jī)器學(xué)習(xí)屬于（）。選項(xiàng)：A:監(jiān)督學(xué)習(xí)B:半監(jiān)督學(xué)習(xí)C:無監(jiān)督學(xué)習(xí)D:強(qiáng)化學(xué)習(xí)答案: 【半監(jiān)督學(xué)習(xí)】14、選擇題:下面兩個(gè)兩完全相關(guān)的是（）。選項(xiàng)：A:圓形的面積與直徑B:長方形的面積與邊長C:孩子的身高與父親身高D:每天的溫度和季節(jié)答案: 【圓形的面積與直徑】15、選擇題:機(jī)器學(xué)習(xí)包括：選項(xiàng)：A:監(jiān)督學(xué)習(xí)B:半監(jiān)督學(xué)習(xí)C:無監(jiān)督學(xué)習(xí)D:強(qiáng)化學(xué)習(xí)答案: 【監(jiān)督學(xué)習(xí);半監(jiān)督學(xué)習(xí);無監(jiān)督學(xué)習(xí);強(qiáng)化學(xué)習(xí)】16、選擇題:兩個(gè)變量之間的關(guān)系包括：選項(xiàng)：A:完全相關(guān)B:不完全相關(guān)C:不相關(guān)D:負(fù)相關(guān)答案: 【完

19、全相關(guān);不完全相關(guān);不相關(guān)】17、選擇題:下面哪一個(gè)不是聚類常用的算法（）。選項(xiàng)：A:K均值算法B:AGNES算法C:DIANA算法D:SVM算法答案: 【SVM算法】18、選擇題:AGNES算法步驟正確的是（）。將每個(gè)樣本特征向量作為一個(gè)初始簇；依據(jù)兩個(gè)簇中最近的數(shù)據(jù)點(diǎn)查找最近的兩個(gè)簇；重復(fù)以上第二、三步，直到達(dá)到所需要的簇的數(shù)量；合并兩個(gè)簇，生成新的簇的集合，并重新計(jì)算簇的中心點(diǎn)。選項(xiàng)：A:B:C:D:答案: 【】19、選擇題:下面屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的是（）選項(xiàng)：A:用戶常常閱讀軍事類和經(jīng)濟(jì)類的文章，算法就把和用戶讀過的文章相類似的文章推舉給你。B:算法先少量給用戶推舉各類文章，用戶會選擇其感興

20、趣的文章閱讀，這就是對這類文章的一種嘉獎，算法會依據(jù) 嘉獎情況構(gòu)建用戶可能會喜愛的文章的“學(xué)問圖”。C:用戶每讀一篇文章， 就給這篇新聞貼上分類標(biāo)簽，例如這篇新聞是軍事新聞，下一篇新聞 是經(jīng)濟(jì)新聞等；算法通過這些分類標(biāo)簽進(jìn)行學(xué)習(xí)，獲得分類模型；再 有新的文章過來的時(shí)候，算法通過分類模型就可以給新的文章自動貼上標(biāo)簽了。D:兩個(gè)變量之間的關(guān)系，一個(gè)變量的數(shù)量變化由另一個(gè)變 量的數(shù)量變化所惟一確定，則這兩個(gè)變量之間的關(guān)系稱為強(qiáng)化學(xué)習(xí)。答案: 【算法先少量給用戶推舉各類文章，用戶會選擇其感興趣的文章閱讀，這就是對這類文章的一種嘉獎，算法會依據(jù) 嘉獎情況構(gòu)建用戶可能會喜愛的文章的“學(xué)問圖”?！康谒恼?章

21、節(jié)測試 1、選擇題:在一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里，知道每一個(gè)神經(jīng)元的權(quán)重和偏差是最重要的一步。假如以某種方法知道了神經(jīng)元準(zhǔn)確的權(quán)重和偏差，就可以近似任何函數(shù)。實(shí)現(xiàn)這個(gè)最佳的辦法是什么？（）選項(xiàng)：A:隨機(jī)賦值，祈禱它們是正確的B:搜索全部權(quán)重和偏差的組合，直到得到最佳值C:給予一個(gè)初始值，通過檢查跟最佳值的差值，然后迭代更新權(quán)重D:以上都不正確答案: 【給予一個(gè)初始值，通過檢查跟最佳值的差值，然后迭代更新權(quán)重】2、選擇題:1943年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開山之作A logical calculus of ideas immanent in nervous activity, 由（）和沃爾特.皮茨完成。選項(xiàng)：A:沃倫.

22、麥卡洛克B:明斯基C:唐納德.赫布D:羅素答案: 【沃倫.麥卡洛克】3、選擇題:感知機(jī)屬于（）。選項(xiàng)：A:生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C:前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D:反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)答案: 【前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】4、選擇題:被稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父”和“人工智能教父”的是（）。選項(xiàng)：A:辛頓B:赫布C:明斯基D:魯梅爾哈特答案: 【辛頓】5、選擇題:反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又稱前饋網(wǎng)絡(luò)。選項(xiàng)：A:對B:錯(cuò)答案: 【錯(cuò)】6、選擇題:下列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中哪種架構(gòu)有反饋連接（）。選項(xiàng)：A:循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C:感知機(jī)D:都不是答案: 【循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】7、選擇題:對于自然語言處理選擇題，哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)更適合？（）。選項(xiàng)：A:多層

23、感知器B:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C:循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D:感知器答案: 【循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】8、選擇題:為解決單個(gè)輸出的感知機(jī)無法解決的異或選擇題，需要用有至少（）個(gè)輸出的感知機(jī)？選項(xiàng)：A:2個(gè)B:3個(gè)C:4個(gè)D:5個(gè)答案: 【2個(gè)】9、選擇題:使用感知機(jī)模型的前提是（ ）。選項(xiàng)：A:數(shù)據(jù)樣本少B:數(shù)據(jù)線性可分C:數(shù)據(jù)線性不可分D:數(shù)據(jù)樣本多答案: 【數(shù)據(jù)線性可分】10、選擇題:有關(guān)淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說法正確的是（ ）。選項(xiàng)：A:各神經(jīng)元分層排列B:神經(jīng)元與前一層及后一層的神經(jīng)元相連C:是一種單向多層結(jié)構(gòu)D:同一層的神經(jīng)元之間沒有互相連接答案: 【各神經(jīng)元分層排列;是一種單向多層結(jié)構(gòu);同一層的神經(jīng)元之間沒有互相連接】

24、11、選擇題:對于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP（反向傳播）算法的直接作用是（）。選項(xiàng)：A:供應(yīng)訓(xùn)練集、測試集樣本B:加快訓(xùn)練權(quán)值參數(shù)和偏置參數(shù)C:提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征表示精確度D:科學(xué)評價(jià)訓(xùn)練模型答案: 【加快訓(xùn)練權(quán)值參數(shù)和偏置參數(shù)】12、選擇題:梯度下降算法的正確步驟是什么？（）(a) 計(jì)算預(yù)報(bào)值和真實(shí)值之間的誤差。(b)迭代跟新，直到找到最佳權(quán)重 (c)把輸入傳入網(wǎng)絡(luò)，得到輸出值(d)初始化隨機(jī)權(quán)重和偏差(e)對每一個(gè)產(chǎn)生誤差的神經(jīng)元，轉(zhuǎn)變相應(yīng)的（權(quán)重）值以減小誤差選項(xiàng)：A:a, b, c, d, eB:e, d, c,b , aC:c, b, a, e, dD:d, c, a, e, b答案: 【d,

25、 c, a, e, b】13、選擇題:感知機(jī)是只含輸入層和輸出層的一種淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，兩個(gè)感知機(jī)輸出解決了”異或”選擇題，進(jìn)一步擴(kuò)展到多感知機(jī)輸出，并增加了偏置章。關(guān)于偏置章的作用正確的是（ ）。選項(xiàng)：A:解決異或選擇題B:屬于一種多層隱含層C:施加干擾，消退網(wǎng)絡(luò)死循環(huán)，以達(dá)到輸出收斂D:計(jì)算網(wǎng)絡(luò)傳播偏差信息答案: 【施加干擾，消退網(wǎng)絡(luò)死循環(huán)，以達(dá)到輸出收斂】14、選擇題:深度學(xué)習(xí)是一種多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬認(rèn)知訓(xùn)練方法，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含多個(gè)隱含層感知層，也稱作卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，它的研究熱潮興起于本世紀(jì)初期。選項(xiàng)：A:對B:錯(cuò)答案: 【錯(cuò)】15、選擇題:深度學(xué)習(xí)可以具有幾個(gè)隱蔽層（）。選項(xiàng)：A

26、:1個(gè)B:2個(gè)C:3個(gè)D:4個(gè)答案: 【2個(gè);3個(gè);4個(gè)】16、選擇題:深度學(xué)習(xí)中常用的激活函數(shù)不包括（）。選項(xiàng)：A:sign函數(shù)B: Sigmoid函數(shù)C:ReLU函數(shù)D:Sin函數(shù)答案: 【Sin函數(shù)】17、選擇題:在何種情況下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被稱為深度學(xué)習(xí)模型（）。選項(xiàng)：A:加入更多層，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)增加B:有維度更高的數(shù)據(jù)C:當(dāng)這是一個(gè)圖形識別選擇題時(shí)D:以上都不正確答案: 【加入更多層，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)增加】18、選擇題:深度學(xué)習(xí)是含有一個(gè)隱含層的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，訓(xùn)練過程加入了激活函數(shù)。選項(xiàng)：A:對B:錯(cuò)答案: 【錯(cuò)】19、選擇題:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，線性模型的表達(dá)能力不夠時(shí)，可引

27、入（）來添加非線性因素。選項(xiàng)：A:線性函數(shù)B:激活函數(shù)C:分類函數(shù)D:偏置章答案: 【激活函數(shù)】20、選擇題:下列關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)說法正確的是（）。選項(xiàng)：A:高速查找優(yōu)化解B:不如決策樹穩(wěn)定C:非線性D:具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)性答案: 【高速查找優(yōu)化解;非線性;具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)性】第五章 章節(jié)測試 1、選擇題:視網(wǎng)膜上對弱光敏感的是選項(xiàng)：A:視桿細(xì)胞B:視錐細(xì)胞C:視神經(jīng)D:瞳孔答案: 【視桿細(xì)胞】2、選擇題:計(jì)算機(jī)中存儲的圖像是選項(xiàng)：A:模擬圖像B:數(shù)字圖像C:黑白圖像D:彩色圖像答案: 【數(shù)字圖像】3、選擇題:數(shù)字圖像的最小單位是：選項(xiàng)：A:像素B:分辨率C:點(diǎn)D:位答案: 【像

28、素】4、選擇題:圖像的空間離散化叫做：選項(xiàng)：A:灰度化B:二值化C:采樣D:量化答案: 【采樣】5、選擇題:計(jì)算機(jī)處理圖像時(shí)的三原色是：選項(xiàng)：A:紅、黃、藍(lán)B:紅、綠、藍(lán)C:紅、黃、綠D:藍(lán)、綠、黃答案: 【紅、綠、藍(lán)】6、選擇題:計(jì)算機(jī)顯示器使用的顏色模型是選項(xiàng)：A:HSVB:CMYKC:YUVD:RGB答案: 【RGB】7、選擇題:已知的最古老的照片是由_完成的選項(xiàng)：A:達(dá)芬奇B:Joseph N. NiepceC:Willam H.F. TalbotD:Russell A. Kirsch答案: 【Joseph N. Niepce】8、選擇題:以下那個(gè)不是圖像的基本運(yùn)算選項(xiàng)：A:點(diǎn)運(yùn)算B:塊運(yùn)算C:代數(shù)運(yùn)算D:邏輯運(yùn)算答案: 【塊運(yùn)算】9、選擇題:可以將圖中的相應(yīng)區(qū)域進(jìn)行遮蓋的運(yùn)算是選項(xiàng)：A:圖像加法B:圖像減法C:圖像乘法D:圖像除法答案: 【圖像乘法】10、選擇題:以下不屬于圖像增加方法的是選項(xiàng)：A:對比度展寬B:直方圖均衡C:偽彩色D:均值濾波答案: 【均值濾波】11、選擇題:常用的圖像分割方法不包括選項(xiàng)：A:基于邊緣檢測的方法B:基于閾值的方法C:基于區(qū)域的方法D:基于視覺觀察的方法答案: 【基于視覺觀察的方法】12、選擇題:圖像壓縮的目的是選項(xiàng)：