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學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁,共3頁湖南財政經(jīng)濟(jì)學(xué)院
《深度學(xué)習(xí)與應(yīng)用》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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、在機(jī)器學(xué)習(xí)中,數(shù)據(jù)預(yù)處理是非常重要的環(huán)節(jié)。以下關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說法中,錯誤的是:數(shù)據(jù)預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)歸一化、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化等步驟。目的是提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性。那么,下列關(guān)于數(shù)據(jù)預(yù)處理的說法錯誤的是()A.數(shù)據(jù)清洗可以去除數(shù)據(jù)中的噪聲和異常值B.數(shù)據(jù)歸一化將數(shù)據(jù)映射到[0,1]區(qū)間,便于不同特征之間的比較C.數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化將數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差調(diào)整為特定的值D.數(shù)據(jù)預(yù)處理對模型的性能影響不大,可以忽略2、假設(shè)正在開發(fā)一個用于推薦系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)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(jī)制與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合B.多層感知機(jī)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3、在特征工程中,獨(dú)熱編碼(One-HotEncoding)用于()A.處理類別特征B.處理數(shù)值特征C.降維D.以上都不是4、在進(jìn)行特征工程時,如果特征之間存在共線性,即一個特征可以由其他特征線性表示,以下哪種方法可以處理共線性?()A.去除相關(guān)特征B.對特征進(jìn)行主成分分析C.對特征進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化D.以上都可以5、機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識別領(lǐng)域也取得了巨大的成功。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識別中的說法中,錯誤的是:機(jī)器學(xué)習(xí)可以用于圖像分類、目標(biāo)檢測、圖像分割等任務(wù)。常見的圖像識別算法有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等。那么,下列關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識別中的說法錯誤的是()A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過卷積層和池化層自動學(xué)習(xí)圖像的特征表示B.支持向量機(jī)在圖像識別中的性能通常不如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.圖像識別算法的性能主要取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量,與算法本身關(guān)系不大D.機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識別中的應(yīng)用還面臨著一些挑戰(zhàn),如小樣本學(xué)習(xí)、對抗攻擊等6、在自然語言處理任務(wù)中,如文本分類,詞向量表示是基礎(chǔ)。常見的詞向量模型有Word2Vec和GloVe等。假設(shè)我們有一個大量的文本數(shù)據(jù)集,想要得到高質(zhì)量的詞向量表示,同時考慮到計算效率和效果。以下關(guān)于這兩種詞向量模型的比較,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.Word2Vec可以通過CBOW和Skip-gram兩種方式訓(xùn)練,靈活性較高B.GloVe基于全局的詞共現(xiàn)統(tǒng)計信息,能夠捕捉更全局的語義關(guān)系C.Word2Vec訓(xùn)練速度較慢,不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集D.GloVe在某些任務(wù)上可能比Word2Vec表現(xiàn)更好,但具體效果取決于數(shù)據(jù)和任務(wù)7、假設(shè)正在研究一個語音合成任務(wù),需要生成自然流暢的語音。以下哪種技術(shù)在語音合成中起到關(guān)鍵作用?()A.聲碼器B.文本到語音轉(zhuǎn)換模型C.語音韻律模型D.以上技術(shù)都很重要8、在一個工業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量控制場景中,需要通過機(jī)器學(xué)習(xí)來實時監(jiān)測產(chǎn)品的質(zhì)量參數(shù),及時發(fā)現(xiàn)異常。數(shù)據(jù)具有高維度、動態(tài)變化和噪聲等特點(diǎn)。以下哪種監(jiān)測和分析方法可能是最合適的?()A.基于主成分分析(PCA)的降維方法,找出主要的影響因素,但對異常的敏感度可能較低B.采用孤立森林算法,專門用于檢測異常數(shù)據(jù)點(diǎn),但對于高維數(shù)據(jù)效果可能不穩(wěn)定C.運(yùn)用自組織映射(SOM)網(wǎng)絡(luò),能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行聚類和可視化,但實時性可能不足D.利用基于深度學(xué)習(xí)的自動編碼器(Autoencoder),學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的模式,對異常數(shù)據(jù)有較好的檢測能力,但訓(xùn)練和計算成本較高9、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,智能體通過與環(huán)境交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。如果智能體在某個狀態(tài)下采取的行動總是導(dǎo)致低獎勵,它應(yīng)該()A.繼續(xù)采取相同的行動,希望情況會改善B.隨機(jī)選擇其他行動C.根據(jù)策略網(wǎng)絡(luò)的輸出選擇行動D.調(diào)整策略以避免采取該行動10、假設(shè)正在進(jìn)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(dú)立成分分析(ICA)11、某機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過程中,損失函數(shù)的值一直沒有明顯下降。以下哪種可能是導(dǎo)致這種情況的原因?()A.學(xué)習(xí)率過高B.模型過于復(fù)雜C.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)D.以上原因都有可能12、假設(shè)正在研究一個醫(yī)療圖像診斷問題,需要對腫瘤進(jìn)行分類。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的獲取較為困難,數(shù)據(jù)集規(guī)模較小。在這種情況下,以下哪種技術(shù)可能有助于提高模型的性能?()A.使用大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練模型,并在小數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)B.增加模型的層數(shù)和參數(shù)數(shù)量,提高模型的復(fù)雜度C.減少特征數(shù)量,簡化模型結(jié)構(gòu)D.不進(jìn)行任何特殊處理,直接使用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法13、在評估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能時,通常會使用多種指標(biāo)。假設(shè)我們有一個二分類模型,用于預(yù)測患者是否患有某種疾病。以下關(guān)于模型評估指標(biāo)的描述,哪一項是不正確的?()A.準(zhǔn)確率是正確分類的樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例,但在類別不平衡的情況下可能不準(zhǔn)確B.召回率是被正確預(yù)測為正例的樣本數(shù)占實際正例樣本數(shù)的比例C.F1分?jǐn)?shù)是準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值,綜合考慮了模型的準(zhǔn)確性和全面性D.均方誤差(MSE)常用于二分類問題的模型評估,值越小表示模型性能越好14、在機(jī)器學(xué)習(xí)中,特征選擇是一項重要的任務(wù),旨在從眾多的原始特征中選擇出對模型性能有顯著影響的特征。假設(shè)我們有一個包含大量特征的數(shù)據(jù)集,在進(jìn)行特征選擇時,以下哪種方法通常不被采用?()A.基于相關(guān)性分析,選擇與目標(biāo)變量高度相關(guān)的特征B.隨機(jī)選擇一部分特征,進(jìn)行試驗和比較C.使用遞歸特征消除(RFE)方法,逐步篩選特征D.基于領(lǐng)域知識和經(jīng)驗,手動選擇特征15、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16、在一個強(qiáng)化學(xué)習(xí)問題中,智能體需要在環(huán)境中通過不斷嘗試和學(xué)習(xí)來優(yōu)化其策略。如果環(huán)境具有高維度和連續(xù)的動作空間,以下哪種算法通常被用于解決這類問題?()A.Q-learningB.SARSAC.DeepQNetwork(DQN)D.PolicyGradient算法17、機(jī)器學(xué)習(xí)中,批量歸一化(BatchNormalization)通常應(yīng)用于()A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.以上都可以18、在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)中的圖像生成任務(wù)時,生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)是一種常用的模型。假設(shè)我們要生成逼真的人臉圖像。以下關(guān)于GAN的描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.GAN由生成器和判別器組成,它們通過相互對抗來提高生成圖像的質(zhì)量B.生成器的目標(biāo)是生成盡可能逼真的圖像,以欺騙判別器C.判別器的任務(wù)是區(qū)分輸入的圖像是真實的還是由生成器生成的D.GAN的訓(xùn)練過程穩(wěn)定,不容易出現(xiàn)模式崩潰等問題19、欠擬合也是機(jī)器學(xué)習(xí)中需要關(guān)注的問題。以下關(guān)于欠擬合的說法中,錯誤的是:欠擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)都不佳。欠擬合的原因可能是模型過于簡單或者數(shù)據(jù)特征不足。那么,下列關(guān)于欠擬合的說法錯誤的是()A.增加模型的復(fù)雜度可以緩解欠擬合問題B.收集更多的特征數(shù)據(jù)可以緩解欠擬合問題C.欠擬合問題比過擬合問題更容易解決D.欠擬合只在小樣本數(shù)據(jù)集上出現(xiàn),大規(guī)模數(shù)據(jù)集不會出現(xiàn)欠擬合問題20、在進(jìn)行圖像識別任務(wù)時,需要對大量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取。假設(shè)我們有一組包含各種動物的圖像,要區(qū)分貓和狗。如果采用傳統(tǒng)的手工設(shè)計特征方法,可能會面臨諸多挑戰(zhàn),例如特征的選擇和設(shè)計需要豐富的專業(yè)知識和經(jīng)驗。而使用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征。那么,以下關(guān)于CNN在圖像特征提取方面的描述,哪一項是正確的?()A.CNN只能提取圖像的低級特征,如邊緣和顏色B.CNN能夠同時提取圖像的低級和高級語義特征,具有強(qiáng)大的表達(dá)能力C.CNN提取的特征與圖像的內(nèi)容無關(guān),主要取決于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)D.CNN提取的特征是固定的,無法根據(jù)不同的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行調(diào)整二、簡答題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)簡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的遷移學(xué)習(xí)及其應(yīng)用場景。2、(本題5分)簡述機(jī)器學(xué)習(xí)在物理學(xué)中的應(yīng)用。3、(本題5分)解釋如何在自然語言生成中應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)。4、(本題5分)簡述機(jī)器學(xué)習(xí)在睡眠醫(yī)學(xué)中的監(jiān)測分析。5、(本題5分)解釋機(jī)器學(xué)習(xí)中隨機(jī)森林的構(gòu)建過程。三、應(yīng)用題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)運(yùn)用回歸模型預(yù)測物流運(yùn)輸?shù)臅r間。2、(本題5分)采取正則化方法防止深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中的過擬合。3、(本題5分)使用決策樹算法對用戶的健康狀況進(jìn)行評估。4、(本題5分)通過中醫(yī)診斷數(shù)據(jù)輔助中醫(yī)診斷和治療。5、(本題5分)比較不
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