智慧樹知到《人工智能基礎(chǔ)導(dǎo)學(xué)》章節(jié)測(cè)試

智慧樹知到《人工智能基礎(chǔ)導(dǎo)學(xué)》章節(jié)測(cè)試［完整答案］智慧樹知到《人工智能基礎(chǔ)導(dǎo)學(xué)》章節(jié)測(cè)試答案緒論單元測(cè)試1、 1956年達(dá)特茅斯會(huì)議上，學(xué)者們首次提出“artificialintelligence（人工智能）”這個(gè)概念時(shí)，所確定的人工智能研究方向不包括：A:研究如何用計(jì)算機(jī)表示人類知識(shí)8:研究智能學(xué)習(xí)的機(jī)制C:研究人類大腦結(jié)構(gòu)和智能起源D:研究如何用計(jì)算機(jī)來模擬人類智能答案：【研究人類大腦結(jié)構(gòu)和智能起源】2、 在現(xiàn)階段，下列哪項(xiàng)尚未成為人工智能研究的主要方向和目標(biāo)：入:研究如何用計(jì)算機(jī)模擬人類大腦的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和部分功能8:研究如何用計(jì)算機(jī)延伸和擴(kuò)展人類智能。研究機(jī)器智能與人類智能的本質(zhì)差別。:研究如何用計(jì)算機(jī)模擬人類智能的若干功能，如會(huì)聽、會(huì)看、會(huì)說答案：【研究機(jī)器智能與人類智能的本質(zhì)差別】3、 下面哪個(gè)不是人工智能的主要研究流派？A:符號(hào)主義B:經(jīng)驗(yàn)主義。連接主義D:模擬主義答案：【模擬主義】4、 從人工智能研究流派來看，西蒙和紐厄爾提出的“邏輯理論家”方法用，應(yīng)當(dāng)屬于：A:經(jīng)驗(yàn)主義，行為主義B:符號(hào)主義，連接主義。連接主義，經(jīng)驗(yàn)主義D:理性主義，符號(hào)主義答案：【理性主義，符號(hào)主義】5、 從人工智能研究流派來看，明斯基等人所推薦的“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”方法用計(jì)算機(jī)模擬神經(jīng)元及其連接，實(shí)現(xiàn)自主識(shí)別、判斷，應(yīng)當(dāng)屬于：A:理性主義，符號(hào)主義B:符號(hào)主義，連接主義C:經(jīng)驗(yàn)主義，行為主義。:連接主義，經(jīng)驗(yàn)主義答案：【連接主義，經(jīng)驗(yàn)主義】6、 “鳥飛派”指的是人類研究人工智能必須要完全符合智能現(xiàn)象的本質(zhì)A:錯(cuò)B:對(duì)答案：【錯(cuò)】7、 人工智能受到越來越多的關(guān)注，許多國(guó)家出臺(tái)了支持人工智能發(fā)展的戰(zhàn)略計(jì)劃A:對(duì)B:錯(cuò)答案：【對(duì)】8、 人工智能將脫離人類控制，并最終毀滅人類A:對(duì)B:錯(cuò)答案：【錯(cuò)】9、 人工智能目前僅適用于特定的、專用的問題A:對(duì)B:錯(cuò)答案：【對(duì)】10、 通用人工智能的發(fā)展正處于起步階段A:對(duì)B:錯(cuò)答案：【對(duì)】第一章單元測(cè)試1、以下組合最能全面包括所有知識(shí)表示形式的是A:謂詞邏輯、經(jīng)驗(yàn)主義、網(wǎng)絡(luò)權(quán)重B:符號(hào)主義、經(jīng)驗(yàn)主義、連接主義C:產(chǎn)生式系統(tǒng)、特征表示、連接主義D:符號(hào)主義、特征表示、語(yǔ)義向量答案：【符號(hào)主義、經(jīng)驗(yàn)主義、連接主義】2、 以下用謂詞表示的命題錯(cuò)誤的是A:老王的生日在4月：birthday（老王，4月）B:小博不在實(shí)驗(yàn)室：¬in（小博，實(shí)驗(yàn)室）C:我爸爸喜歡吃雞蛋并且我媽媽喜歡吃西紅柿：like_eat（father（我），雞蛋）∨like_eat（mother（我），西紅柿）D:大亮的老師擅長(zhǎng)打羽毛球和網(wǎng)球：good_at（teacher（大亮），羽毛球）good_at（teacher（大亮），網(wǎng)球）答案：【我爸爸喜歡吃雞蛋并且我媽媽喜歡吃西紅柿：like_eat（father（我），雞蛋）∨like_eat（mother（我），西紅柿）】3、 哪種知識(shí)表示的樣本數(shù)據(jù)的特征表示，就對(duì)應(yīng)了某種知識(shí)。智能系統(tǒng)通過“體驗(yàn)”樣本特征，來獲取知識(shí)A:都不是8:連接主義C:經(jīng)驗(yàn)主義D:符號(hào)主義答案：【經(jīng)驗(yàn)主義】4、 為了描述關(guān)于”健身房“的知識(shí)，可以從中抽象出很多要素。比如：健身房的地點(diǎn)、開放時(shí)間、教練、器械、團(tuán)課名稱、次卡價(jià)格等等，并由這些要素關(guān)聯(lián)構(gòu)成對(duì)健身房的整體認(rèn)知，這種知識(shí)表示形式稱作（）A:一階謂詞B:框架形式C:細(xì)化形式D:產(chǎn)生式答案：【框架形式】5、 一階謂詞的功能與優(yōu)點(diǎn)不包括：（）A:可以表示不確定性知識(shí)B:容易實(shí)現(xiàn)C:對(duì)知識(shí)的表現(xiàn)較精確D:表達(dá)對(duì)客觀世界的陳述答案：【可以表示不確定性知識(shí)】6、 一階謂詞邏輯式有很強(qiáng)的表達(dá)能力，但經(jīng)常難以直接在計(jì)算中應(yīng)用。A:對(duì)B:錯(cuò)答案：【對(duì)】7、 由于蘊(yùn)含式的靈活性，它能表示推理知識(shí)以及類似于“如果按住鼠標(biāo)拖動(dòng)，則按軌跡畫出一條線”這種規(guī)則。A:錯(cuò)B:對(duì)答案：【錯(cuò)】8、 產(chǎn)生式類型的知識(shí)表示推動(dòng)了專家系統(tǒng)的發(fā)展，并且曾應(yīng)用于機(jī)器翻譯的領(lǐng)域。A:錯(cuò)B:對(duì)答案：【對(duì)】9、 一階謂詞邏輯是產(chǎn)生式的一種特例，而產(chǎn)生式是框架形式的一種特例。A:錯(cuò)B:對(duì)答案：【錯(cuò)】10、 最簡(jiǎn)單的命題至少由一個(gè)主語(yǔ)和一個(gè)謂語(yǔ)組成A:錯(cuò)B:對(duì)答案：【對(duì)】第二章單元測(cè)試1、以下說法錯(cuò)誤的是（）A:學(xué)者們普遍認(rèn)為邏輯和推理是智能思維的一種表現(xiàn)形式。B:推理就是從初始證據(jù)出發(fā)，按照某種策略，不斷地運(yùn)用知識(shí)庫(kù)中已有的知識(shí)，逐步匹配，直到推出結(jié)果為止。C:推理的定義中提到的“知識(shí)庫(kù)”是指使用一階謂詞和產(chǎn)生式等方式表示的知識(shí)。D:演繹是從特殊到一般，歸納是從一般到特殊。答案：【演繹是從特殊到一般，歸納是從一般到特殊?！?、 以下說法中正確的個(gè)數(shù)有（）：a） 不確定性推理基于產(chǎn)生式表示，確定性推理基于一階謂詞表示。b） 不確定性推理與確定性推理的不同點(diǎn)在于推理過程中每個(gè)環(huán)節(jié)都是不確定的。c） 推理規(guī)則的可信度取值范圍為［0,1］，表示前提與結(jié)論之間的推理強(qiáng)度。d） 事實(shí)證據(jù)的可信度取值范圍同樣為［0,1］A:3B:2C:1D:4答案：【2】3、 IF晚上兩點(diǎn)睡覺AND失眠到三點(diǎn)THEN第二天睡懶覺（0.8），其中CF（晚上兩點(diǎn)睡覺）=0.6，CF（失眠到三點(diǎn)）=0.3，那么CF（第二天睡懶覺）為（）A:0.144B:0.48C:0.24D:0.18答案：【0.24】4、 以下關(guān)于反向演繹的說法錯(cuò)誤的是()A:演繹是從一般到特殊；而反向推理以某個(gè)假設(shè)目標(biāo)作為出發(fā)點(diǎn)，來展開推理。B:但在規(guī)則量很大時(shí)，反向演繹仍然需要逐一計(jì)算規(guī)則的匹配，比較緩慢低效。C:計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)推理最可行的方法是采用反向、演繹的方法。D:反向演繹從待證目標(biāo)出發(fā)，又稱歸結(jié)原理。答案：【反向演繹從待證目標(biāo)出發(fā)，又稱歸結(jié)原理?！?、 利用Horn子句進(jìn)行推理，使用的是什么樣的搜索方法()：A:深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索都可以B:深度優(yōu)先搜索和廣度優(yōu)先搜索都不是C:廣度優(yōu)先搜索D:深度優(yōu)先搜索答案:【深度優(yōu)先搜索】6、 計(jì)算機(jī)如果要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)推理，最可行的方法就是采用反向、演繹的方法A:對(duì)B:錯(cuò)答案：【對(duì)】7、 推理的確定性是推理的三個(gè)特性中最復(fù)雜的。A:錯(cuò)B:對(duì)答案：【對(duì)】8、 推理之所以為推理，是因?yàn)樗写_定性的特點(diǎn)。A:錯(cuò)B:對(duì)答案：【錯(cuò)】9、 確定性推理在推理時(shí)，所有知識(shí)和證據(jù)都是確定非真即假的A:錯(cuò)B:對(duì)答案：【對(duì)】10、 天氣預(yù)報(bào)中的“明天降水概率”，是個(gè)確定的推理結(jié)論A:錯(cuò)B:對(duì)答案：【錯(cuò)】第三章單元測(cè)試1、以下說法中正確的個(gè)數(shù)是()：專家系統(tǒng)強(qiáng)調(diào)概念及其關(guān)系的表達(dá)，語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)調(diào)知識(shí)的推理能力。專家系統(tǒng)和語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)的建立都比較隨意，沒有嚴(yán)格的語(yǔ)義支撐。KL_ONE語(yǔ)言將知識(shí)表示能力和推理計(jì)算能力相結(jié)合，表達(dá)能力和推理能力并重。從linked_data開始，語(yǔ)義web開始進(jìn)入“弱語(yǔ)義”階段，并采用RDF三元組形式描述知識(shí)。A:0B:3C:2D:1答案：【3】2、 以下不屬于現(xiàn)階段知識(shí)圖譜技術(shù)類別的是（）A:應(yīng)用技術(shù)B:展示技術(shù)C:推理技術(shù)D:構(gòu)建技術(shù)答案：【展示技術(shù)】3、 以下關(guān)于知識(shí)圖譜的說法錯(cuò)誤的是：（）A:知識(shí)圖譜以結(jié)構(gòu)化的形式，描述客觀世界中存在的概念、實(shí)體和實(shí)體間的關(guān)系。B:實(shí)體內(nèi)通過關(guān)系來刻畫內(nèi)在屬性。C:實(shí)體之間通過它們之間的一些關(guān)系來連接，通過這種方式形成“圖”。D:知識(shí)圖譜中一般每個(gè)實(shí)體都有一個(gè)ID來標(biāo)識(shí)，稱為標(biāo)識(shí)符。答案：【實(shí)體內(nèi)通過關(guān)系來刻畫內(nèi)在屬性。】4、 對(duì)于農(nóng)夫過河的問題，農(nóng)夫、狼、羊、白菜想要坐船過河。有以下條件：1.只有農(nóng)夫能開船。2.船上只能放一個(gè)物品。3.沒有農(nóng)夫看管，狼會(huì)吃羊，羊會(huì)吃白菜。將這個(gè)例子放在狀態(tài)空間中考慮，以下說法正確的是（）:A:這個(gè)問題沒有解。B:如果說狀態(tài)表示成4維向量，每個(gè)分量為0（未過河）、1值（已過河），代表農(nóng)夫、狼、菜、羊的過河狀態(tài)，那么1,0,1,0）是一個(gè)合理狀態(tài)。C:將農(nóng)夫、狼、羊、白菜這四個(gè)對(duì)象可以表示為：F（代表農(nóng)夫）、W（代表狼）、S（代表羊）、C（代表白菜）D:這個(gè)問題有222*2=16種合理的狀態(tài)。答案：【將農(nóng)夫、狼、羊、白菜這四個(gè)對(duì)象可以表示為：F（代表農(nóng)夫）、W（代表狼）、S（代表羊）、C（代表白菜）】5、 什么是實(shí)體關(guān)系學(xué)習(xí)（）A:檢測(cè)文本中的實(shí)體是否具有某種預(yù)定義的關(guān)系。8:研究如何從文本中抽取事件信息并以結(jié)構(gòu)化的形式呈現(xiàn)出來C:發(fā)現(xiàn)文本中的有效實(shí)體。D:實(shí)體識(shí)別與鏈接答案：【檢測(cè)文本中的實(shí)體是否具有某種預(yù)定義的關(guān)系。】6、 問答系統(tǒng)讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)回答用戶的提問，返回相關(guān)的一系列文檔。A:對(duì)B:錯(cuò)答案：【錯(cuò)】7、 知識(shí)問答的實(shí)現(xiàn)分為兩步：提問分析和答案推理。A:錯(cuò)B:對(duì)答案：【對(duì)】8、 Guha提出了RDF—一種描述資源信息的框架，后來Guha也被稱作知識(shí)圖譜之父。A:錯(cuò)B:對(duì)答案：【對(duì)】9、 RDF是現(xiàn)代知識(shí)圖譜的一個(gè)分支之一。A:錯(cuò)B:對(duì)答案：【錯(cuò)】10、 Conceptnet是純中文的知識(shí)庫(kù)。A:對(duì)B:錯(cuò)答案：【對(duì)】第四章單元測(cè)試1、 以下關(guān)于狀態(tài)空間圖的說法錯(cuò)誤的是A:將狀態(tài)和連接合在一起可以構(gòu)成狀態(tài)圖B:將一個(gè)復(fù)雜問題表示成多個(gè)連續(xù)的狀態(tài)C:狀態(tài)空間圖未必一定能畫出來D:狀態(tài)之間的連接指的是銜接、轉(zhuǎn)移、導(dǎo)致等關(guān)系答案：【將一個(gè)復(fù)雜問題表示成多個(gè)連續(xù)的狀態(tài)】2、 以下說法正確的是：入:貪心算法又稱盲目搜索B:深度優(yōu)先搜索通用性差，但是可以準(zhǔn)確地找到較簡(jiǎn)單問題的解C:寬度優(yōu)先搜索的效率高于貪心算法。:貪心算法搜索速度較快，但未必能找到最優(yōu)解3、 狀態(tài)空間圖表示方法的核心思想不包括：AA:對(duì)于任何問題，可以直接構(gòu)造狀態(tài)圖B:將一個(gè)復(fù)雜問題表示為若干離散狀態(tài)C:將銜接、轉(zhuǎn)移、導(dǎo)致等關(guān)系表示為狀態(tài)之間的連接D:所有狀體和連接構(gòu)成狀態(tài)圖4、 對(duì)于博弈搜索，下列說法錯(cuò)誤的是：（）DA:對(duì)于許多棋類問題，需要兩個(gè)甚至多個(gè)人參與，只能使用博弈算法B:每個(gè)角色在做出決策時(shí)，不僅要考慮到自己的立場(chǎng)，還要預(yù)測(cè)對(duì)手可能的反應(yīng)C:不對(duì)狀態(tài)優(yōu)劣進(jìn)行判斷，僅按照固定方式搜索D:一個(gè)角色可以完成博弈搜索5、 關(guān)于盲目搜索策略的說法不正確的是AA:深度優(yōu)先搜索首先考慮同級(jí)的狀態(tài)，寬度優(yōu)先搜索首先考慮縱深探索B:貪婪搜索的搜索速度非常快C:貪婪搜索總是做出在當(dāng)前看來最好的選擇D:深度優(yōu)先和寬度優(yōu)先搜索的適應(yīng)性強(qiáng)，但效率往往不高。6、 深度優(yōu)先搜索會(huì)首先考慮縱深搜索，然后回溯上一層對(duì)A:對(duì)B:錯(cuò)7、 貪婪搜索每一步都會(huì)選擇使當(dāng)前步驟獲利最大的下一步對(duì)A:對(duì)B:錯(cuò)8、 通用搜索可以考慮當(dāng)前節(jié)點(diǎn)到終止節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)路線XA:對(duì)B:錯(cuò)9、 啟發(fā)式搜索策略可以同時(shí)考慮到初始節(jié)點(diǎn)到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)與當(dāng)前節(jié)點(diǎn)到終止節(jié)點(diǎn)的優(yōu)劣對(duì)A:錯(cuò)B:對(duì)10、貪婪搜索策略首先考慮縱深探索XA:錯(cuò)B:對(duì)第五章單元測(cè)試1、 下列說法不正確的是()A:進(jìn)化智能和群體智能是從自然界適者生存的客觀規(guī)律中獲得啟發(fā)B:“進(jìn)化智能”和“群體智能”分別從時(shí)間和空間的角度上來研究物種的適者生存C:圖靈的觀點(diǎn)認(rèn)為“物種的適者生存”顯然不是智能活動(dòng)。：自動(dòng)圖譜、自動(dòng)推理、搜索技術(shù)都是模擬“單一”智能體的智能活動(dòng)2、 下列關(guān)于群體智能和進(jìn)化智能的說法不正確的是BA:進(jìn)化智能的思想來自新達(dá)爾文主義B:群體智能具有個(gè)體行為復(fù)雜、具有智能特征，群體行為簡(jiǎn)單的特點(diǎn)C:螞蟻、蜜蜂、候鳥、微生物都具有群體智能D:使用計(jì)算機(jī)模擬進(jìn)化智能的過程中將限制條件抽象為“環(huán)境”3、 下列說法正確的是A:進(jìn)化算法的思想來源一新達(dá)爾文主義是由達(dá)爾文獨(dú)自提出的B:遺傳算法中的環(huán)境設(shè)計(jì)需要保證最優(yōu)解對(duì)應(yīng)的個(gè)體具有最強(qiáng)的適應(yīng)能力C:遺傳算法是典型的群體智能算法，而蟻群算法是典型的進(jìn)化智能算法D:遺傳算法中的環(huán)境設(shè)計(jì)有固定的標(biāo)準(zhǔn)，與具體問題無關(guān)4、 下列關(guān)于遺傳算法的說法不正確的是A:遺傳算法與狀態(tài)空間搜索法都將狀態(tài)表示為“向量”B:突變概率較小時(shí)，物種的適應(yīng)性比較穩(wěn)定，優(yōu)秀的突變能夠在短時(shí)間內(nèi)迅速提高整個(gè)種群的適應(yīng)性C:提升種群數(shù)量能夠提高求解速度和穩(wěn)定性D:單純提高突變概率，能夠穩(wěn)定地取得很好的結(jié)果5、 新達(dá)爾文主義認(rèn)為的生物進(jìn)化，不包括哪個(gè)過程D入:競(jìng)爭(zhēng)B:選擇C:突變D:模擬6、 進(jìn)化智能算法的目標(biāo)，就是用計(jì)算機(jī)來模擬進(jìn)化過程，從而求解問題對(duì)A:對(duì)B:錯(cuò)7、 突變保證了生物體在不斷變化的環(huán)境中具有適應(yīng)能力對(duì)A:錯(cuò)B:對(duì)8、 遺傳算法的主要思路，核心就是如何模擬生物進(jìn)化過程對(duì)A:對(duì)B:錯(cuò)9、 進(jìn)化智能指的是空間維度上的說法XA:對(duì)B:錯(cuò)10、 模擬物種“適者生存”的能力，不屬于人工智能的研究范疇XA:對(duì)B:錯(cuò)第六章單元測(cè)試1、 下列說法中正確的說法個(gè)數(shù)是（）機(jī)器學(xué)習(xí)的過程中首先需要收集樣本數(shù)據(jù)，并且抽象表現(xiàn)出來。機(jī)器學(xué)習(xí)中的樣本數(shù)據(jù)可以是人工判斷的經(jīng)驗(yàn)條目數(shù)據(jù)有監(jiān)督學(xué)習(xí)中不需要所有訓(xùn)練樣本都有明確的“答案”無監(jiān)督學(xué)習(xí)和有監(jiān)督學(xué)習(xí)需要選取合適的參數(shù)來盡可能地靠近目標(biāo)8A:1B:3C:2D:02、 下列關(guān)于有監(jiān)督學(xué)習(xí)的說法不正確的是B入:支持向量機(jī)模型中距離平面最近的幾個(gè)樣本對(duì)平面的選擇影響最大B:K近鄰算法中K值的選擇對(duì)分類的結(jié)果影響不大C:模型測(cè)試階段的測(cè)試數(shù)據(jù)集不能與訓(xùn)練數(shù)據(jù)集有交集D:決策樹算法中最能將樣本數(shù)據(jù)顯著分開的屬性應(yīng)該在決策早期就使用3、 下列關(guān)于弱監(jiān)督學(xué)習(xí)的說法不正確的是AA:弱監(jiān)督學(xué)習(xí)等價(jià)于半監(jiān)督學(xué)習(xí)B:半監(jiān)督學(xué)習(xí)通過學(xué)習(xí)有標(biāo)記的數(shù)據(jù)，逐漸擴(kuò)展無標(biāo)注的數(shù)據(jù)C:弱監(jiān)督學(xué)習(xí)只對(duì)部分的樣本引入標(biāo)注知識(shí)D:遷移學(xué)習(xí)的核心思想是將利用在任務(wù)A上獲得的經(jīng)驗(yàn)去解決相似的任務(wù)B4、 下列關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的說法正確的是DA:強(qiáng)化學(xué)習(xí)的概念是從Alphago戰(zhàn)勝李世石之后才提出的B:強(qiáng)化學(xué)習(xí)屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的一種，不需要有監(jiān)督信息C:強(qiáng)化學(xué)習(xí)和有監(jiān)督學(xué)習(xí)的過程相似，是“開環(huán)”的過程D:在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，計(jì)算機(jī)通過不斷與環(huán)境交互并通過環(huán)境反饋來逐漸適應(yīng)環(huán)境5、 關(guān)于決策樹，說法有誤的是：BA:規(guī)則歸納問題，適合用決策樹來表示B:決策樹算法是無監(jiān)督學(xué)習(xí)C:如果根據(jù)一個(gè)屬性做判斷，樣本仍然有若干種情況，則該屬性不應(yīng)該出現(xiàn)在決策早期D:屬性在決策樹中的位置不同，決策樹的效率是不同的6、 聚類算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)BA:錯(cuò)B:對(duì)7、 機(jī)器學(xué)習(xí)就是有監(jiān)督學(xué)習(xí)BA:對(duì)B:錯(cuò)8、 任務(wù)A與任務(wù)B具有某種相似性，利用任務(wù)A的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，解決任務(wù)B，即遷移學(xué)習(xí)AA:對(duì)B:錯(cuò)9、 機(jī)器學(xué)習(xí)分為有監(jiān)督和無監(jiān)督等AA:對(duì)B:錯(cuò)10、 有監(jiān)督學(xué)習(xí)的最大問題：標(biāo)注數(shù)據(jù)稀缺、昂貴BA:錯(cuò)B:對(duì)第七章單元測(cè)試1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由一個(gè)神經(jīng)元構(gòu)成的BA:對(duì)B:錯(cuò)2、 隱含層，是指其中神經(jīng)元的狀態(tài)在輸出端無法直接觀測(cè)AA:對(duì)B:錯(cuò)3、 v對(duì)于一個(gè)樣本，如果當(dāng)前權(quán)重能夠正確判斷其類型，就減小當(dāng)前權(quán)重BA:對(duì)B:錯(cuò)4、 對(duì)于一個(gè)樣本，如果當(dāng)前權(quán)重能夠正確判斷其類型，就提高其比例AA:對(duì)B:錯(cuò)5、 神經(jīng)元在輸入端接受來自多個(gè)信號(hào)源的輸入信息BA:錯(cuò)B:對(duì)6、 以下關(guān)于FNN和錯(cuò)誤反向傳播(BP)算法的說法錯(cuò)誤的是：CA:BP算法對(duì)多層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)使用的sigmoid激活函數(shù)存在“梯度彌散”問題B:BP算法的核心是對(duì)隱含層神經(jīng)元誤差E的估計(jì)C:BP算法是從輸入層開始，逐層計(jì)算δ信號(hào)調(diào)整自身權(quán)重，并且將δ信號(hào)傳向后一層D:BP算法的出現(xiàn)解決了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重調(diào)整困難的問題7、 以下說法中，不屬于感知器和FNN模型的相同點(diǎn)的是：BA:二者都有輸入、激活和輸出B:二者都是由多個(gè)神經(jīng)元組成的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。輸入信號(hào)向后傳遞的過程中，都是加權(quán)和的計(jì)算D:二者學(xué)習(xí)的關(guān)鍵都是神經(jīng)元的損失計(jì)算8、 以下關(guān)于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)的說法正確的是：AA:在FNN中，輸入信號(hào)的傳遞方向是明確的，并不存在反向信號(hào)傳遞B:一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只有一個(gè)輸入層和一個(gè)輸出層C:FNN的輸出結(jié)果只能是向量D:FNN的同層神經(jīng)元之間存在連接9、 以下關(guān)于感知器模型的說法錯(cuò)誤的是：CA:感知器的信號(hào)處理分為四個(gè)部分：輸入、匯總、激活、輸出B:匯總后的輸入信號(hào)如果高于閾值，則產(chǎn)生“激活”信號(hào)，否則仍基本維持原有水平C:在輸入端，神經(jīng)元只接受來自一個(gè)信號(hào)源的輸入信息。:輸入為實(shí)例的特征向量，由激活函數(shù)計(jì)算輸出，輸出為1、-1兩個(gè)值10、 以下關(guān)于感知器的說法錯(cuò)誤的是：AA:感知器模型中的激活函數(shù)是二值函數(shù)時(shí)，損失函數(shù)是可導(dǎo)的B:感知器模型的關(guān)鍵，就是通過調(diào)整權(quán)重使一類樣本可以激活神經(jīng)元，而另一類則不會(huì)C:重調(diào)整采用“獎(jiǎng)懲分明”策略，即對(duì)于能夠準(zhǔn)確判斷樣本類型的權(quán)重，提高當(dāng)前權(quán)重比例，反之則降低當(dāng)前權(quán)重比例D:一層感知器只能針對(duì)線性可分的數(shù)據(jù)集分類，無法解決異或(XOR)問題11、 生成式模型模擬概率分布時(shí)，常用“后驗(yàn)分布”。AA:錯(cuò)B:對(duì)12、 用生成式模型根據(jù)少量樣本來估計(jì)整個(gè)類型的概率特征是很困難的BA:錯(cuò)B:對(duì)13、 判別式模型對(duì)問題本質(zhì)缺乏了解，無法從個(gè)例中抽象出整體概念A(yù)A:錯(cuò)B:對(duì)14、 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了生成模型和判別模型BA:錯(cuò)B:對(duì)15、 圖像分類屬于生成對(duì)抗模型的應(yīng)用的是BA:對(duì)B:錯(cuò)第八章單元測(cè)試1、 計(jì)算機(jī)視覺、語(yǔ)音處理的研究?jī)?nèi)容都屬于“感知智能”A