人工智能智慧樹(shù)知到期末考試答案章節(jié)答案2024年復(fù)旦大學(xué)

人工智能智慧樹(shù)知到期末考試答案+章節(jié)答案2024年復(fù)旦大學(xué)在alpha-beta剪枝算法中，對(duì)于MAX節(jié)點(diǎn)，當(dāng)它的效用值比當(dāng)前的alpha低時(shí)可以進(jìn)行剪枝。（）

答案:錯(cuò)似然權(quán)重、馬爾可夫蒙特卡洛方法這樣的隨機(jī)近似技術(shù)，可以對(duì)網(wǎng)絡(luò)的真實(shí)后驗(yàn)概率進(jìn)行合理估計(jì)，并能夠比精確算法處理規(guī)模大得多的網(wǎng)絡(luò)。（）

答案:錯(cuò)alpha-beta剪枝一定比單純的極大極小值算法效率高。（）

答案:錯(cuò)強(qiáng)化學(xué)習(xí)中使用含參數(shù)的函數(shù)來(lái)估計(jì)狀態(tài)，是從較小的空間映射到更大的空間。（）

答案:錯(cuò)

答案:消去V后得到的因子是f4(W,Y)###產(chǎn)生的最大因子維度是3在無(wú)模型設(shè)定的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，馬爾可夫決策過(guò)程的五元組已知部分有（）

答案:在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中，下面說(shuō)法正確的是（）。

答案:構(gòu)建貝葉斯網(wǎng)絡(luò)不一定要遵循因果關(guān)系###使用因果關(guān)系可以使貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建更加簡(jiǎn)單在估價(jià)函數(shù)中，對(duì)于g(x)和h(x)下面描述正確的是（）。

答案:h(x)是從節(jié)點(diǎn)x到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)路徑的估計(jì)代價(jià)###g(x)是從初始節(jié)點(diǎn)到節(jié)點(diǎn)x的實(shí)際代價(jià)時(shí)序概率模型包含了（）。

答案:描述觀察過(guò)程的傳感器模型###描述狀態(tài)演變的轉(zhuǎn)移模型如果回溯搜索算法運(yùn)行弧相容檢查并應(yīng)用MRV和LCV來(lái)選擇變量和值，那么回溯算法可能需要回溯的最大次數(shù)是多少？（）。

答案:關(guān)于約束滿足問(wèn)題回溯算法中的LCV方法，說(shuō)法正確的是（）。

答案:LCV提高了回溯算法的效率，因?yàn)樗ǔ?huì)減少搜索中的回溯次數(shù)。

答案:當(dāng)h是可采納的，則存在常數(shù)c>0使得c*h是一致的。

答案:10%估值函數(shù)不滿足的特點(diǎn)是（）。

答案:效用值的大小與贏得游戲的幾率無(wú)關(guān)。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)值函數(shù)近似中，時(shí)序差分方法對(duì)參數(shù)的更新公式是（）。

答案:在一個(gè)約束滿足問(wèn)題中，有n個(gè)變量，每個(gè)變量有d個(gè)取值，求解這樣的樹(shù)結(jié)構(gòu)約束滿足問(wèn)題的計(jì)算復(fù)雜度是多少（）。

答案:關(guān)于極大極小值搜索算法，以下說(shuō)法正確的是（）。

答案:狀態(tài)的效用值是指當(dāng)前狀態(tài)下能得到的最大效用值。

答案:關(guān)于約束滿足問(wèn)題，以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）。

答案:約束滿足問(wèn)題存在最優(yōu)解。基于模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)涉及純離線計(jì)算，而模型無(wú)關(guān)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)需要與環(huán)境進(jìn)行在線交互。（）

答案:錯(cuò)在求解約束滿足問(wèn)題時(shí)應(yīng)用MRV和LCV來(lái)選擇變量和值，可以在線性時(shí)間內(nèi)求解問(wèn)題。（）

答案:錯(cuò)極小的衰減因子（接近0）會(huì)促使智能體選擇貪心策略。（）

答案:對(duì)深度優(yōu)先搜索的空間復(fù)雜度更小，而廣度優(yōu)先算法的時(shí)間復(fù)雜度更小，而且更健壯。（）

答案:對(duì)在圖搜索算法中，如果按估價(jià)函數(shù)f(x)=g(x)+h(x)作為Frontier中的結(jié)點(diǎn)排序的依據(jù)，則該算法就是深度優(yōu)先算法。（）

答案:錯(cuò)

答案:錯(cuò)在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)前節(jié)點(diǎn)條件獨(dú)立于序號(hào)比它小的非父親節(jié)點(diǎn)。（）

答案:錯(cuò)馬爾可夫過(guò)程一定存在穩(wěn)態(tài)分布（不動(dòng)點(diǎn)）。（）

答案:錯(cuò)

答案:配備H-1的A*搜索###配備H-1的貪心搜索若一搜索樹(shù)的樹(shù)高有限且所有單步損耗均非負(fù)，則為每條邊增加一正損耗c>0，以下樹(shù)搜索算法中（）所得搜索路徑保持不變。

答案:BFS###DFS寬度優(yōu)先搜索與深度優(yōu)先搜索有何區(qū)別是（）？

答案:寬度優(yōu)先搜索的特點(diǎn)是先生成的節(jié)點(diǎn)先擴(kuò)展###深度優(yōu)先搜索的特點(diǎn)是先擴(kuò)展最新產(chǎn)生的節(jié)點(diǎn)以下關(guān)于啟發(fā)式函數(shù)和A*算法的描述正確的是（）

答案:UCS圖搜索和樹(shù)搜索都是最優(yōu)的###UCS是A*算法的一個(gè)特殊情況###如果啟發(fā)式函數(shù)是可采納的，則A*樹(shù)搜索是最優(yōu)的###如果啟發(fā)式函數(shù)是一致的，則A*圖搜索是最優(yōu)的下列關(guān)于圖搜索策略說(shuō)法正確的是（）。

答案:搜索過(guò)程中必須記住哪些點(diǎn)走過(guò)了###搜索過(guò)程中必須記住從目標(biāo)返回的路徑###是一種在圖中尋找路徑的方法###圖的每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)一個(gè)狀態(tài)，每條連線對(duì)應(yīng)一個(gè)操作符若一搜索樹(shù)的樹(shù)高有限且所有單步損耗均非負(fù)，則為每條邊的損耗乘上一正常數(shù)w>0，以下樹(shù)搜索算法中（）所得搜索路徑保持不變。

答案:BFS###DFS###UCS在有模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，屬于動(dòng)態(tài)規(guī)劃求解的是（）。

答案:策略迭代方法###值迭代方法

答案:+a?b?c+d;+a?b?c+d;+a?b+c+d;###+a?b?c+d;+a?b?c?d;+a+b?c?d強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，泛化表示的特點(diǎn)有（）。

答案:減少對(duì)經(jīng)驗(yàn)的需求###降低內(nèi)存消耗時(shí)序概率模型的推理任務(wù)主要有（），其中每一個(gè)人物都可以通過(guò)遞歸實(shí)現(xiàn)，運(yùn)行時(shí)間與序列長(zhǎng)度呈線性關(guān)系。

答案:預(yù)測(cè)###平滑###最可能解釋###濾波在一個(gè)約束滿足問(wèn)題中，有n個(gè)變量，每個(gè)變量有d個(gè)取值，回溯算法在找到解決方案或得出不存在任何可行方案的結(jié)論之前，可能需要回溯的最大次數(shù)（即它生成的違反約束的部分或完整賦值方案的次數(shù)）是多少？（）。

答案:理性的傾向選擇不滿足的條件是（）。

答案:行為的效用值不一定是最大化的。

答案:

答案:E若轉(zhuǎn)移矩陣是一個(gè)稀疏矩陣，且任何一個(gè)隱藏狀態(tài)只能轉(zhuǎn)移到M個(gè)可能的狀態(tài)，使用維特比算法求最可能狀態(tài)序列時(shí)可以忽略那些轉(zhuǎn)移概率為0的路徑，這時(shí)時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度為（）。

答案:O(TMX),O(TX)我們可以使用監(jiān)督學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)解決決策問(wèn)題，則使用哪種方法時(shí)需要已知MDP的轉(zhuǎn)移概率（）

答案:兩者都不需要在alpha-beta剪枝中，關(guān)于alpha、beta的初始化的說(shuō)法正確的是（）。

答案:alpha、beta的初始值分別為負(fù)無(wú)窮和正無(wú)窮。

答案:在采用樹(shù)搜索求解八數(shù)碼問(wèn)題中,啟發(fā)函數(shù)f(x)=g(x)+h(x)中的常使用（）來(lái)定義g(x)。

答案:節(jié)點(diǎn)x所在層數(shù)下列關(guān)于馬爾可夫決策問(wèn)題（MDP）的說(shuō)法中，正確的是（）

答案:在等代價(jià)搜索算法中，總是選擇（）的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展。

答案:代價(jià)最小我們可以使用監(jiān)督學(xué)習(xí)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)解決決策問(wèn)題，則使用哪種方法需要來(lái)自接近最優(yōu)策略（例如人類專家）的數(shù)據(jù)才能正常工作（）

答案:監(jiān)督學(xué)習(xí)關(guān)于零和游戲，以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）。

答案:玩家效用值的和為0。

答案:1/3,1/3

答案:若消元順序?yàn)镃->S時(shí)，求和消元后產(chǎn)生的最大因子維度為3.貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是（）。

答案:有向無(wú)環(huán)圖對(duì)于隱馬爾可夫模型（HMM），設(shè)其觀察值空間為O={o1,o2,…,oN}，狀態(tài)空間為：S={s1,s2,…,sK}，觀測(cè)值序列為Y={y1,y2,…,yT}。如果用維特比算法(Viterbialgorithm)進(jìn)行解碼，時(shí)間復(fù)雜為（）。

答案:O(TK2)任何二階馬爾可夫過(guò)程都可以轉(zhuǎn)化為一個(gè)擴(kuò)大了狀態(tài)變量集合的一階馬爾可夫過(guò)程。（）

答案:對(duì)維特比算法的空間復(fù)雜度是O(TK)。（）

答案:對(duì)下面屬于精確推理的方法是（）：

答案:枚舉推理法###變量消元法貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中精確推理的復(fù)雜度依賴于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)規(guī)模（）。

答案:對(duì)特征因子包括哪幾種（）：

答案:聯(lián)合分布###選定聯(lián)合分布###多條件分布###單條件分布似然加權(quán)法是重要性采樣的特殊情況，可能會(huì)生成不符合證據(jù)變量的樣本（）。

答案:錯(cuò)

答案:不獨(dú)立，獨(dú)立

答案:P(-cavity,catch,-toothache)=P(-cavity)P(catch|(-cavity)P(-toothache)|-cavity)###P(cavity,-catch,-toothache)=P(cavity)P(-catch|(cavity)P(-toothache)|cavity)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)的含義是什么（）。

答案:隨機(jī)變量

答案:0.5使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)狀態(tài)的泛化表示的好處有（）。

答案:減少內(nèi)存的消耗###可以減少采樣在強(qiáng)化學(xué)習(xí)值函數(shù)近似中，蒙特卡洛方法對(duì)梯度計(jì)算是（）。

答案:強(qiáng)化學(xué)習(xí)中有有模型的方法和無(wú)模型的方法（）

答案:對(duì)在強(qiáng)化學(xué)習(xí)值函數(shù)近似中，時(shí)間差分方法對(duì)梯度計(jì)算是（）。

答案:在強(qiáng)化學(xué)習(xí)值函數(shù)近似中，蒙特卡洛方法中可以使用SARSA和Q-learning進(jìn)行真值的學(xué)習(xí)（）

答案:錯(cuò)時(shí)序差分算法是一種在線學(xué)習(xí)的方法。（）

答案:對(duì)

答案:從不

答案:具有確定性的狀態(tài)轉(zhuǎn)移時(shí)

答案:具有確定性的狀態(tài)轉(zhuǎn)移時(shí)當(dāng)在一個(gè)MDP中只執(zhí)行有限數(shù)量的步驟時(shí)，最優(yōu)策略是平穩(wěn)的。平穩(wěn)的策略是指在給定狀態(tài)下采取相同操作的策略，與智能體處于該狀態(tài)的時(shí)間無(wú)關(guān)。（）

答案:錯(cuò)假設(shè)馬爾可夫決策問(wèn)題（MDP）的狀態(tài)是有限的，通過(guò)值迭代找到的策略優(yōu)于通過(guò)策略迭代找到的策略。（）

答案:錯(cuò)

答案:錯(cuò)

答案:對(duì)如果兩個(gè)MDP之間的唯一差異是衰減因子的值，那么它們一定擁有相同的最優(yōu)策略。（）

答案:錯(cuò)約束滿足問(wèn)題關(guān)注動(dòng)作路徑。（）

答案:錯(cuò)關(guān)于約束滿足問(wèn)題，說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）。

答案:對(duì)于任何類型的變量都可以通過(guò)枚舉的方式展現(xiàn)所有變量賦值情況。關(guān)于約束滿足問(wèn)題的回溯搜索算法，以下說(shuō)法正確的是（）。

答案:賦值時(shí)，應(yīng)選擇最少限制的取值。###應(yīng)選擇剩余賦值選擇最少的變量進(jìn)行賦值。任何N元約束滿足問(wèn)題都可以轉(zhuǎn)化為二元約束滿足問(wèn)題。（）

答案:對(duì)約束滿足問(wèn)題的解是滿足所有約束的一組變量賦值。（）

答案:對(duì)alpha-beta剪枝中，哪些說(shuō)法是正確的（）。

答案:中間節(jié)點(diǎn)的極大極小值在執(zhí)行完剪枝算法后可能是錯(cuò)誤的。###alpha在MAX節(jié)點(diǎn)上更新。###對(duì)于MAX節(jié)點(diǎn)來(lái)說(shuō)，當(dāng)前效用值大于beta時(shí)可以進(jìn)行剪枝。在期望最大搜索中，可能涉及什么類型的節(jié)點(diǎn)？（）。

答案:兩種都有。alpha-beta剪枝中，兒子節(jié)點(diǎn)的擴(kuò)展順序遵循效用值遞減對(duì)MIN節(jié)點(diǎn)的值計(jì)算更高效。（）

答案:錯(cuò)對(duì)抗博弈是一種零和游戲。（）

答案:對(duì)極大極小值搜索算法相比于深度優(yōu)先，更接近廣度優(yōu)先搜索算法。（）

答案:錯(cuò)

答案:各數(shù)碼到目標(biāo)位置的曼哈頓距離總和###數(shù)碼1、2、3、4移動(dòng)到正確位置的步數(shù)###不在目標(biāo)位置的數(shù)碼總數(shù)在上述八數(shù)碼問(wèn)題中，有兩種啟發(fā)式函數(shù)，其中h1(n)為不在目標(biāo)位置的數(shù)碼總數(shù)，h2(n)為各數(shù)碼到目標(biāo)位置的曼哈頓距離總和，則h3(n)=max(h1(n),h2(n))，具有以下什么性質(zhì)（）。

答案:其余兩項(xiàng)都滿足假如一個(gè)搜索問(wèn)題（有限狀態(tài)）至少有一個(gè)解，則當(dāng)A*圖搜索算法配備任意可采納的啟發(fā)式函數(shù)時(shí)，一定能保證找到一解。（）

答案:對(duì)當(dāng)路徑損耗非負(fù)時(shí)，一致代價(jià)搜索是A*算法的一種特例，其啟發(fā)式函數(shù)既是可采納的，又是一致的。（）

答案:對(duì)

答案:G2以下無(wú)信息搜索算法中，同時(shí)具有完備性和最優(yōu)性的有（）。

答案:廣度優(yōu)先搜索###一致代