沈陽(yáng)大學(xué)《深度學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

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2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題2分，共30分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)智能推薦系統(tǒng)，用于向用戶(hù)推薦個(gè)性化的商品。系統(tǒng)需要根據(jù)用戶(hù)的歷史購(gòu)買(mǎi)記錄、瀏覽行為、搜索關(guān)鍵詞等信息來(lái)預(yù)測(cè)用戶(hù)的興趣和需求。在這個(gè)過(guò)程中，特征工程起到了關(guān)鍵作用。如果要將用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)記錄轉(zhuǎn)化為有效的特征，以下哪種方法不太合適？（）A.統(tǒng)計(jì)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)每種商品的頻率B.對(duì)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)的商品進(jìn)行分類(lèi)，并計(jì)算各類(lèi)別的比例C.直接將用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)的商品名稱(chēng)作為特征輸入模型D.計(jì)算用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)商品的時(shí)間間隔和購(gòu)買(mǎi)周期2、在進(jìn)行模型選擇時(shí)，除了考慮模型的性能指標(biāo)，還需要考慮模型的復(fù)雜度和可解釋性。假設(shè)我們有多個(gè)候選模型。以下關(guān)于模型選擇的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.復(fù)雜的模型通常具有更高的擬合能力，但也更容易過(guò)擬合B.簡(jiǎn)單的模型雖然擬合能力有限，但更容易解釋和理解C.對(duì)于一些對(duì)可解釋性要求較高的任務(wù)，如醫(yī)療診斷，應(yīng)優(yōu)先選擇復(fù)雜的黑盒模型D.在實(shí)際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體問(wèn)題和需求綜合權(quán)衡模型的性能、復(fù)雜度和可解釋性3、假設(shè)正在訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，但是訓(xùn)練過(guò)程中出現(xiàn)了梯度消失或梯度爆炸的問(wèn)題。以下哪種方法可以緩解這個(gè)問(wèn)題？（）A.使用正則化B.調(diào)整學(xué)習(xí)率C.使用殘差連接D.減少層數(shù)4、在處理文本分類(lèi)任務(wù)時(shí)，除了傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，深度學(xué)習(xí)模型也表現(xiàn)出色。假設(shè)我們要對(duì)新聞文章進(jìn)行分類(lèi)。以下關(guān)于文本分類(lèi)模型的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體如長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）和門(mén)控循環(huán)單元（GRU）能夠處理文本的序列信息B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）也可以應(yīng)用于文本分類(lèi)，通過(guò)卷積操作提取文本的局部特征C.Transformer架構(gòu)在處理長(zhǎng)文本時(shí)性能優(yōu)于RNN和CNN，但其計(jì)算復(fù)雜度較高D.深度學(xué)習(xí)模型在文本分類(lèi)任務(wù)中總是比傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如樸素貝葉斯、支持向量機(jī)）效果好5、在進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)時(shí)，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景和優(yōu)勢(shì)，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.當(dāng)目標(biāo)任務(wù)的數(shù)據(jù)量較少時(shí)，可以利用在大規(guī)模數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)B.可以將在一個(gè)領(lǐng)域?qū)W習(xí)到的模型參數(shù)直接應(yīng)用到另一個(gè)不同但相關(guān)的領(lǐng)域中C.遷移學(xué)習(xí)能夠加快模型的訓(xùn)練速度，提高模型在新任務(wù)上的性能D.遷移學(xué)習(xí)只適用于深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型不適用6、在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時(shí)，優(yōu)化算法對(duì)模型的收斂速度和性能有重要影響。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)多層感知機(jī)（MLP）模型。以下關(guān)于優(yōu)化算法的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.隨機(jī)梯度下降（SGD）算法是一種常用的優(yōu)化算法，通過(guò)不斷調(diào)整模型參數(shù)來(lái)最小化損失函數(shù)B.動(dòng)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(gè)參數(shù)的歷史梯度自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，對(duì)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(diǎn)進(jìn)行選擇7、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估時(shí)，我們經(jīng)常使用混淆矩陣來(lái)分析模型的性能。假設(shè)一個(gè)二分類(lèi)問(wèn)題的混淆矩陣如下：（）預(yù)測(cè)為正類(lèi)預(yù)測(cè)為負(fù)類(lèi)實(shí)際為正類(lèi)8020實(shí)際為負(fù)類(lèi)1090那么該模型的準(zhǔn)確率是多少（）A.80%B.90%C.70%D.85%8、假設(shè)要對(duì)一個(gè)復(fù)雜的數(shù)據(jù)集進(jìn)行降維，以便于可視化和后續(xù)分析。以下哪種降維方法可能是最有效的？（）A.主成分分析（PCA），尋找數(shù)據(jù)的主要方向，但可能丟失一些局部信息B.線(xiàn)性判別分析（LDA），考慮類(lèi)別信息，但對(duì)非線(xiàn)性結(jié)構(gòu)不敏感C.t-分布隨機(jī)鄰域嵌入（t-SNE），能夠保持?jǐn)?shù)據(jù)的局部結(jié)構(gòu)，但計(jì)算復(fù)雜度高D.以上方法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)和分析目的選擇合適的降維策略9、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時(shí)，過(guò)擬合是一個(gè)常見(jiàn)的問(wèn)題。假設(shè)我們正在訓(xùn)練一個(gè)決策樹(shù)模型來(lái)預(yù)測(cè)客戶(hù)是否會(huì)購(gòu)買(mǎi)某種產(chǎn)品，給定了客戶(hù)的個(gè)人信息和購(gòu)買(mǎi)歷史等數(shù)據(jù)。以下關(guān)于過(guò)擬合的描述和解決方法，哪一項(xiàng)是錯(cuò)誤的？（）A.過(guò)擬合表現(xiàn)為模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很好，但在測(cè)試集上表現(xiàn)不佳B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量可以有效地減少過(guò)擬合的發(fā)生C.對(duì)決策樹(shù)進(jìn)行剪枝操作，即刪除一些不重要的分支，可以防止過(guò)擬合D.降低模型的復(fù)雜度，例如減少?zèng)Q策樹(shù)的深度，會(huì)導(dǎo)致模型的擬合能力下降，無(wú)法解決過(guò)擬合問(wèn)題10、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，降維是一種常見(jiàn)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(xiàn)性變換的？（）A.主成分分析（PCA）B.線(xiàn)性判別分析（LDA）C.t-SNED.以上都是11、在一個(gè)信用評(píng)估模型中，我們需要根據(jù)用戶(hù)的個(gè)人信息、財(cái)務(wù)狀況等數(shù)據(jù)來(lái)判斷其信用風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)集存在類(lèi)別不平衡的問(wèn)題，即信用良好的用戶(hù)數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于信用不良的用戶(hù)。為了解決這個(gè)問(wèn)題，以下哪種方法是不合適的？（）A.對(duì)少數(shù)類(lèi)樣本進(jìn)行過(guò)采樣，增加其數(shù)量B.對(duì)多數(shù)類(lèi)樣本進(jìn)行欠采樣，減少其數(shù)量C.為不同類(lèi)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(jìn)行訓(xùn)練，忽略類(lèi)別不平衡12、在構(gòu)建一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型時(shí)，如果數(shù)據(jù)中存在噪聲，以下哪種方法可以幫助減少噪聲的影響（）A.增加正則化項(xiàng)B.減少訓(xùn)練輪數(shù)C.增加模型的復(fù)雜度D.以上方法都不行13、在構(gòu)建一個(gè)用于圖像識(shí)別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）時(shí)，需要考慮許多因素。假設(shè)我們正在設(shè)計(jì)一個(gè)用于識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字的CNN模型。以下關(guān)于CNN設(shè)計(jì)的描述，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.增加卷積層的數(shù)量可以提取更復(fù)雜的圖像特征，提高識(shí)別準(zhǔn)確率B.較大的卷積核尺寸能夠捕捉更廣泛的圖像信息，有助于模型性能提升C.在卷積層后添加池化層可以減少特征數(shù)量，降低計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)保持主要特征D.使用合適的激活函數(shù)如ReLU可以引入非線(xiàn)性，增強(qiáng)模型的表達(dá)能力14、在特征工程中，獨(dú)熱編碼（One-HotEncoding）用于（）A.處理類(lèi)別特征B.處理數(shù)值特征C.降維D.以上都不是15、強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的智能體通過(guò)與環(huán)境的交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：強(qiáng)化學(xué)習(xí)的目標(biāo)是最大化累計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)。智能體根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)選擇動(dòng)作，環(huán)境根據(jù)動(dòng)作反饋新的狀態(tài)和獎(jiǎng)勵(lì)。那么，下列關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.Q學(xué)習(xí)是一種基于值函數(shù)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法B.策略梯度算法是一種基于策略的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法只適用于離散動(dòng)作空間，對(duì)于連續(xù)動(dòng)作空間不適用D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于機(jī)器人控制、游戲等領(lǐng)域二、簡(jiǎn)答題（本大題共3個(gè)小題，共15分)1、（本題5分）簡(jiǎn)述在金融風(fēng)險(xiǎn)管理中，機(jī)器學(xué)習(xí)的作用。2、（本題5分）簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)在進(jìn)化遺傳學(xué)中的進(jìn)化路徑預(yù)測(cè)。3、（本題5分）說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)在智慧城市中的應(yīng)用。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）探討機(jī)器學(xué)習(xí)中的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用。半監(jiān)督學(xué)習(xí)在只有部分標(biāo)記數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行學(xué)習(xí)，具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。分析半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的原理和類(lèi)型，并舉例說(shuō)明其在不同領(lǐng)域的應(yīng)用。2、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在智能能源消費(fèi)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用前景。討論能源需求預(yù)測(cè)、節(jié)能策略制定、智能電表數(shù)據(jù)分析等方面的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和挑戰(zhàn)。3、（本題5分）闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的主動(dòng)學(xué)習(xí)。解釋主動(dòng)學(xué)習(xí)的概念和原理，介紹常見(jiàn)的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法。分析主動(dòng)學(xué)習(xí)在實(shí)際問(wèn)題中的應(yīng)用及優(yōu)勢(shì)。4、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛中的應(yīng)用。強(qiáng)化學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛中具有潛在的應(yīng)用價(jià)值，分析其原理和應(yīng)用場(chǎng)景。5、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)在金融市場(chǎng)預(yù)測(cè)中的