昆山杜克大學(xué)《積分變換》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁昆山杜克大學(xué)

《積分變換》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______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、考慮在一個圖像識別任務(wù)中，需要對不同的物體進行分類，例如貓、狗、汽車等。為了提高模型的準確性和泛化能力，以下哪種數(shù)據(jù)增強技術(shù)可能是有效的（）A.隨機旋轉(zhuǎn)圖像B.增加圖像的亮度C.對圖像進行模糊處理D.減小圖像的分辨率2、某機器學(xué)習(xí)項目需要對圖像中的物體進行實例分割，除了常見的深度學(xué)習(xí)模型，以下哪種技術(shù)可以提高分割的精度？（）A.多尺度訓(xùn)練B.數(shù)據(jù)增強C.模型融合D.以上技術(shù)都可以3、強化學(xué)習(xí)中的智能體通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。以下關(guān)于強化學(xué)習(xí)的說法中，錯誤的是：強化學(xué)習(xí)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(guān)于強化學(xué)習(xí)的說法錯誤的是（）A.Q學(xué)習(xí)是一種基于值函數(shù)的強化學(xué)習(xí)算法B.策略梯度算法是一種基于策略的強化學(xué)習(xí)算法C.強化學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)可以應(yīng)用于機器人控制、游戲等領(lǐng)域4、在一個金融風(fēng)險預(yù)測的項目中，需要根據(jù)客戶的信用記錄、收入水平、負債情況等多種因素來預(yù)測其違約的可能性。同時，要求模型能夠適應(yīng)不斷變化的市場環(huán)境和新的數(shù)據(jù)特征。以下哪種模型架構(gòu)和訓(xùn)練策略可能是最恰當?shù)模浚ǎ〢.構(gòu)建一個線性回歸模型，簡單直觀，易于解釋和更新，但可能無法處理復(fù)雜的非線性關(guān)系B.選擇邏輯回歸模型，結(jié)合正則化技術(shù)防止過擬合，能夠處理二分類問題，但對于多因素的復(fù)雜關(guān)系表達能力有限C.建立多層感知機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過調(diào)整隱藏層的數(shù)量和節(jié)點數(shù)來捕捉復(fù)雜關(guān)系，但訓(xùn)練難度較大，容易過擬合D.采用基于隨機森林的集成學(xué)習(xí)方法，結(jié)合特征選擇和超參數(shù)調(diào)優(yōu)，能夠處理多因素和非線性關(guān)系，且具有較好的穩(wěn)定性和泛化能力5、機器學(xué)習(xí)中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加快訓(xùn)練速度B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是6、考慮一個圖像分割任務(wù)，即將圖像分割成不同的區(qū)域或?qū)ο?。以下哪種方法常用于圖像分割？（）A.閾值分割B.區(qū)域生長C.邊緣檢測D.以上都是7、在進行特征工程時，需要對連續(xù)型特征進行離散化處理。以下哪種離散化方法在某些情況下可以保留更多的信息，同時減少數(shù)據(jù)的復(fù)雜性？（）A.等寬離散化B.等頻離散化C.基于聚類的離散化D.基于決策樹的離散化8、某機器學(xué)習(xí)項目需要對大量的圖像進行分類，但是計算資源有限。以下哪種技術(shù)可以在不顯著降低性能的前提下減少計算量？（）A.模型壓縮B.數(shù)據(jù)量化C.遷移學(xué)習(xí)D.以上技術(shù)都可以考慮9、考慮一個情感分析任務(wù)，判斷一段文本所表達的情感是積極、消極還是中性。在特征提取方面，可以使用詞袋模型、TF-IDF等方法。如果文本數(shù)據(jù)量較大，且包含豐富的語義信息，以下哪種特征提取方法可能表現(xiàn)更好？（）A.詞袋模型，簡單直觀，計算速度快B.TF-IDF，考慮了詞的頻率和文檔的分布C.基于深度學(xué)習(xí)的詞向量表示，能夠捕捉語義和上下文信息D.以上方法效果相同，取決于模型的復(fù)雜程度10、在一個強化學(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11、在進行遷移學(xué)習(xí)時，以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景和優(yōu)勢，哪一項是不準確的？（）A.當目標任務(wù)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(yù)訓(xùn)練的模型進行遷移學(xué)習(xí)B.可以將在一個領(lǐng)域?qū)W習(xí)到的模型參數(shù)直接應(yīng)用到另一個不同但相關(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，對于傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型不適用12、在一個多標簽分類問題中，每個樣本可能同時屬于多個類別。例如，一篇文章可能同時涉及科技、娛樂和體育等多個主題。以下哪種方法可以有效地處理多標簽分類任務(wù)？（）A.將多標簽問題轉(zhuǎn)化為多個二分類問題，分別進行預(yù)測B.使用一個單一的分類器，輸出多個概率值表示屬于各個類別的可能性C.對每個標簽分別訓(xùn)練一個獨立的分類器D.以上方法都不可行，多標簽分類問題無法通過機器學(xué)習(xí)解決13、某研究需要對一個大型數(shù)據(jù)集進行降維，同時希望保留數(shù)據(jù)的主要特征。以下哪種降維方法在這種情況下可能較為合適？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）D.自編碼器14、在機器學(xué)習(xí)中，偏差-方差權(quán)衡（Bias-VarianceTradeoff）描述的是（）A.模型的復(fù)雜度與性能的關(guān)系B.訓(xùn)練誤差與測試誤差的關(guān)系C.過擬合與欠擬合的關(guān)系D.以上都是15、在一個回歸問題中，如果需要考慮多個輸出變量之間的相關(guān)性，以下哪種模型可能更適合？（）A.多元線性回歸B.向量自回歸（VAR）C.多任務(wù)學(xué)習(xí)模型D.以上模型都可以二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）什么是量子機器學(xué)習(xí)？它的潛在應(yīng)用有哪些？2、（本題5分）機器學(xué)習(xí)中如何進行特征選擇和特征工程？3、（本題5分）簡述機器學(xué)習(xí)在物理學(xué)中的應(yīng)用。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）論述機器學(xué)習(xí)中的深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化方法。深度學(xué)習(xí)模型的優(yōu)化對于提高模型性能至關(guān)重要，包括參數(shù)調(diào)整、正則化等方法。分析常見的深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)化方法，并討論其效果和適用場景。2、（本題5分）分析機器學(xué)習(xí)中的樸素貝葉斯算法。討論其原理及在文本分類等任務(wù)中的應(yīng)用，以及假設(shè)的局限性。3、（本題5分）分析深度學(xué)習(xí)中的注意力機制在語音處理中的應(yīng)用，討論其對語音識別和合成的改進。4、（本題5分）論述機器學(xué)習(xí)在航空航天領(lǐng)域的應(yīng)用，如飛行器故障診斷、軌道預(yù)測等，分析其對航天技術(shù)的推動。5、（本題5分）結(jié)合實際應(yīng)用，論述機器學(xué)習(xí)在智能交通領(lǐng)域的作用。分析交通流量預(yù)測、路況監(jiān)測、自動駕駛等方面