華中農業(yè)大學《神經網(wǎng)絡與深度學習》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…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁華中農業(yè)大學《神經網(wǎng)絡與深度學習》

2023-2024學年第一學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15個小題，每小題2分，共30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、在一個語音合成任務中，需要將輸入的文本轉換為自然流暢的語音。以下哪種技術或模型常用于語音合成？（）A.隱馬爾可夫模型（HMM）B.深度神經網(wǎng)絡（DNN）C.循環(huán)神經網(wǎng)絡（RNN），如LSTM或GRUD.以上都是2、想象一個圖像識別的任務，需要對大量的圖片進行分類，例如區(qū)分貓和狗的圖片。為了達到較好的識別效果，同時考慮計算資源和訓練時間的限制。以下哪種方法可能是最合適的？（）A.使用傳統(tǒng)的機器學習算法，如基于特征工程的支持向量機，需要手動設計特征，但計算量相對較小B.采用淺層的神經網(wǎng)絡，如只有一到兩個隱藏層的神經網(wǎng)絡，訓練速度較快，但可能無法捕捉復雜的圖像特征C.運用深度卷積神經網(wǎng)絡，如ResNet架構，能夠自動學習特征，識別效果好，但計算資源需求大，訓練時間長D.利用遷移學習，將在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上預訓練好的模型，如Inception模型，微調應用到當前任務，節(jié)省訓練時間和計算資源3、在進行模型融合時，以下關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測結果來進行融合，降低模型的方差B.堆疊（Stacking）是一種將多個模型的預測結果作為輸入，訓練一個新的模型進行融合的方法C.模型融合可以結合不同模型的優(yōu)點，提高整體的預測性能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、在一個回歸問題中，如果數(shù)據(jù)存在多重共線性，以下哪種方法可以用于解決這個問題？（）A.特征選擇B.正則化C.主成分回歸D.以上方法都可以5、假設要使用機器學習算法來預測房價。數(shù)據(jù)集包含了房屋的面積、位置、房間數(shù)量等特征。如果特征之間存在非線性關系，以下哪種模型可能更適合？（）A.線性回歸模型B.決策樹回歸模型C.支持向量回歸模型D.以上模型都可能適用6、在機器學習中，降維是一種常見的操作，用于減少特征的數(shù)量。以下哪種降維方法是基于線性變換的？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t-SNED.以上都是7、在進行深度學習模型的訓練時，優(yōu)化算法對模型的收斂速度和性能有重要影響。假設我們正在訓練一個多層感知機（MLP）模型。以下關于優(yōu)化算法的描述，哪一項是不正確的？（）A.隨機梯度下降（SGD）算法是一種常用的優(yōu)化算法，通過不斷調整模型參數(shù)來最小化損失函數(shù)B.動量（Momentum）方法可以加速SGD的收斂，減少震蕩C.Adagrad算法根據(jù)每個參數(shù)的歷史梯度自適應地調整學習率，對稀疏特征效果較好D.所有的優(yōu)化算法在任何情況下都能使模型快速收斂到最優(yōu)解，不需要根據(jù)模型和數(shù)據(jù)特點進行選擇8、在一個醫(yī)療診斷項目中，我們希望利用機器學習算法來預測患者是否患有某種疾病。收集到的數(shù)據(jù)集包含患者的各種生理指標、病史等信息。在選擇合適的機器學習算法時，需要考慮多個因素，如數(shù)據(jù)的規(guī)模、特征的數(shù)量、數(shù)據(jù)的平衡性等。如果數(shù)據(jù)量較大，特征維度較高，且存在一定的噪聲，以下哪種算法可能是最優(yōu)選擇？（）A.邏輯回歸算法，簡單且易于解釋B.決策樹算法，能夠處理非線性關系C.支持向量機算法，在小樣本數(shù)據(jù)上表現(xiàn)出色D.隨機森林算法，對噪聲和異常值具有較好的容忍性9、在一個文本生成任務中，例如生成詩歌或故事，以下哪種方法常用于生成自然語言文本？（）A.基于規(guī)則的方法B.基于模板的方法C.基于神經網(wǎng)絡的方法，如TransformerD.以上都不是10、在進行遷移學習時，以下關于遷移學習的應用場景和優(yōu)勢，哪一項是不準確的？（）A.當目標任務的數(shù)據(jù)量較少時，可以利用在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上預訓練的模型進行遷移學習B.可以將在一個領域學習到的模型參數(shù)直接應用到另一個不同但相關的領域中C.遷移學習能夠加快模型的訓練速度，提高模型在新任務上的性能D.遷移學習只適用于深度學習模型，對于傳統(tǒng)機器學習模型不適用11、在特征工程中，獨熱編碼（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12、假設我們有一個時間序列數(shù)據(jù)，想要預測未來的值。以下哪種機器學習算法可能不太適合（）A.線性回歸B.長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM）C.隨機森林D.自回歸移動平均模型（ARMA）13、在一個監(jiān)督學習問題中，我們需要評估模型在新數(shù)據(jù)上的泛化能力。如果數(shù)據(jù)集較小且存在類別不平衡的情況，以下哪種評估指標需要特別謹慎地使用？（）A.準確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）14、強化學習中的智能體通過與環(huán)境的交互來學習最優(yōu)策略。以下關于強化學習的說法中，錯誤的是：強化學習的目標是最大化累計獎勵。智能體根據(jù)當前狀態(tài)選擇動作，環(huán)境根據(jù)動作反饋新的狀態(tài)和獎勵。那么，下列關于強化學習的說法錯誤的是（）A.Q學習是一種基于值函數(shù)的強化學習算法B.策略梯度算法是一種基于策略的強化學習算法C.強化學習算法只適用于離散動作空間，對于連續(xù)動作空間不適用D.強化學習可以應用于機器人控制、游戲等領域15、欠擬合也是機器學習中需要關注的問題。以下關于欠擬合的說法中，錯誤的是：欠擬合是指模型在訓練數(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，下列關于欠擬合的說法錯誤的是（）A.增加模型的復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)欠擬合問題二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）解釋機器學習在金融風險預測中的方法。2、（本題5分）機器學習中如何評估分類模型的性能？3、（本題5分）簡述在智能交通信號控制中，機器學習的方法。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）闡述機器學習中的深度學習在視頻壓縮中的應用。分析視頻編碼、碼率控制、畫質優(yōu)化等方面的深度學習方法和應用效果。2、（本題5分）分析機器學習中的序列到序列學習算法及其應用。序列到序列學習可以用于機器翻譯、語音合成等任務。介紹序列到序列學習算法的原理和應用領域。3、（本題5分）詳細探討無監(jiān)督學習中的自組織映射（SOM）算法的原理和應用。分析SOM與其他聚類算法的異同和優(yōu)勢。4、（本題5分）論述機器學習在智能物流配送中的應用。分析機器學習算法如何用于優(yōu)化物流配送路徑，提高配送效率。討論面臨的挑戰(zhàn)及未來發(fā)展趨勢。5、（本題5分）