人工智能基礎(chǔ)（山東聯(lián)盟） 知到智慧樹網(wǎng)課答案

人工智能基礎(chǔ)（山東聯(lián)盟）-知到答案、智慧樹答案緒論單元測(cè)試1、問題：人工智能的名字是選項(xiàng)：A:AllenLversonB:AirJordenC:A-ClassIntelligenceD:ArtificialIntelligence答案:【ArtificialIntelligence】第一章單元測(cè)試1（、問題：第一個(gè)擊敗人類職業(yè)圍棋選手、第一個(gè)戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍的人工智能機(jī)器人是由谷歌公司開發(fā)的）。選項(xiàng)：A:AlphaGoodB:AlphaFunC:AlphaD:AlphaGo答案:【AlphaGo】2、問題：無需棋譜即可自學(xué)圍棋的人工智能是（）選項(xiàng)：A:AlphaGoFanB:AlphaGoMasterC:AlphaGoLeeD:AlphaGoZero答案:【AlphaGoZero】3、問題：世界上第一次正式的AI會(huì)議于（）年召開，JohnMcCarthy正式提出“ArtificialIntelligence”這一術(shù)語選項(xiàng)：A:1957B:1956C:1954D:1955答案:【1956】4、問題：以下哪些不是人工智能概念的正確表述（）選項(xiàng)：A:人工智能將其定義為人類智能體的研究B:人工智能是研究和構(gòu)建在給定環(huán)境下表現(xiàn)良好的智能體程序C:人工智能是通過機(jī)器或軟件展現(xiàn)的智能D:人工智能是為了開發(fā)一類計(jì)算機(jī)使之能夠完成通常由人類所能做的事答案:【人工智能將其定義為人類智能體的研究】5、問題：下面不屬于人工智能研究基本內(nèi)容的是（）。選項(xiàng)：A:機(jī)器學(xué)習(xí)B:機(jī)器感知C:自動(dòng)化D:機(jī)器思維答案:【自動(dòng)化】6、問題：人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的（）的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)。選項(xiàng)：A:行為B:智能C:語言D:計(jì)算能力答案:【智能】7、問題：圖靈測(cè)試的含義是（）選項(xiàng)：A:所謂的圖靈測(cè)試就是指一個(gè)抽象的機(jī)器，它有一條無限長的紙帶，紙帶分成了一個(gè)一個(gè)的小方格，每個(gè)方格有不同的顏色。有一個(gè)機(jī)器頭在紙帶上移來移去。機(jī)器頭有一組內(nèi)部狀態(tài)，還有一些固定的程序。B:圖靈測(cè)試是測(cè)試人在與被測(cè)試者(一個(gè)人和一臺(tái)機(jī)器)隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測(cè)試者隨意提問。問過一些問題后，如果被測(cè)試者超過30%的答復(fù)不能使測(cè)試人確認(rèn)出哪個(gè)是人、哪個(gè)是機(jī)器的回答，那么這臺(tái)機(jī)器就通過了測(cè)試，并被認(rèn)為具有人類智能。C:圖靈測(cè)試是一種用來混淆的技術(shù)，它希望將正常的（可識(shí)別的）信息轉(zhuǎn)變?yōu)闊o法識(shí)別的信息。D:不存在圖靈測(cè)試概念答案:【圖靈測(cè)試是測(cè)試人在與被測(cè)試者(一個(gè)人和一臺(tái)機(jī)器)隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測(cè)試者隨意提問。問過一些問題后，如果被測(cè)試者超過30%的答復(fù)不能使測(cè)試人確認(rèn)出哪個(gè)是人、哪個(gè)是機(jī)器的回答，那么這臺(tái)機(jī)器就通過了測(cè)試，并被認(rèn)為具有人類智能?！?、問題：下列不屬于人工智能學(xué)派的是（）。選項(xiàng)：A:符號(hào)主義B:行為主義C:機(jī)會(huì)主義D:連接主義答案:【機(jī)會(huì)主義】9、問題：認(rèn)為智能不需要知識(shí)、不需要表示、不需要推理；人工智能可以像人類智能一樣逐步進(jìn)化；智能行為只能在現(xiàn)實(shí)世界中與周圍環(huán)境交互作用而表現(xiàn)出來。這是（）學(xué)派的基本思想。選項(xiàng)：A:連接主義B:符號(hào)主義C:行為主義D:邏輯主義答案:【行為主義】10、問題：關(guān)于人工智能研究范式的連接主義，相關(guān)論述不正確的是（）選項(xiàng)：A:連接主義理論認(rèn)為思維基本是神經(jīng)元、人腦不同于電腦，并提出連接主義的大腦工作模式。B:連接主義起源于仿生學(xué)和人腦模型的研究。C:連接主義原理是模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)間的連接機(jī)制與學(xué)習(xí)算法。D:連接主義學(xué)派的代表人物有卡洛克、皮茨、Hopfield、布魯克斯(Brooks)、紐厄爾(Newell)。答案:【連接主義學(xué)派的代表人物有卡洛克、皮茨、Hopfield、布魯克斯(Brooks)、紐厄爾(Newell)?！?1、問題：人工智能(AI)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)三者關(guān)系論述正確的是（）選項(xiàng)：A:人工智能研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法及應(yīng)用，屬于一門獨(dú)立的技術(shù)學(xué)科。B:深度學(xué)習(xí)方法研究人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單層感知器學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。C:人工智能是一門研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法及應(yīng)用的新的交叉學(xué)科，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心研究鄰域之一，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的新領(lǐng)域，研究多隱層多感知器、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。D:機(jī)器學(xué)習(xí)專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)和技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)以完善自身的性能，但是機(jī)器學(xué)習(xí)能力并非AI系統(tǒng)所必須的。答案:【人工智能是一門研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人類智能的理論、方法及應(yīng)用的新的交叉學(xué)科，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心研究鄰域之一，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的新領(lǐng)域，研究多隱層多感知器、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?！?2、問題：支持向量機(jī)可以看作是具有一層隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。支持向量機(jī)的理論基礎(chǔ)是（）選項(xiàng)：A:視覺生理學(xué)B:統(tǒng)計(jì)學(xué)C:生物神經(jīng)學(xué)D:控制論S答案:【統(tǒng)計(jì)學(xué)】13、問題：深度學(xué)習(xí)屬于（）選項(xiàng)：A:連接主義B:符號(hào)主義C:邏輯主義D:行為主義答案:【連接主義】14、問題：下列不符合符號(hào)主義思想的是（）選項(xiàng)：A:認(rèn)為人的認(rèn)知基元是符號(hào)B:人工智能的核心問題是知識(shí)表示、知識(shí)推理C:源于數(shù)理邏輯D:認(rèn)為智能不需要知識(shí)、不需要表示、不需要推理答案:【認(rèn)為智能不需要知識(shí)、不需要表示、不需要推理】15、問題：不屬于自然語言處理的核心環(huán)節(jié)的是（）選項(xiàng)：A:自然語言生成B:自然語言理解C:語音語義識(shí)別D:知識(shí)的獲取與表達(dá)答案:【語音語義識(shí)別】16、問題：人工智能的近期目標(biāo)在于研究機(jī)器來（）。選項(xiàng)：A:代替人腦B:制造智能機(jī)器C:完全代替人類D:模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能答案:【模仿和執(zhí)行人腦的某些智力功能】第二章單元測(cè)試1、問題：下列哪一個(gè)是“分類”任務(wù)的準(zhǔn)確描述（）。選項(xiàng)：A:為每個(gè)項(xiàng)目分配一個(gè)類別B:對(duì)每個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行排序C:預(yù)測(cè)每個(gè)項(xiàng)目實(shí)際的值D:發(fā)現(xiàn)每個(gè)空間中輸入的排布答案:【為每個(gè)項(xiàng)目分配一個(gè)類別】2、問題：下列對(duì)于分類概念描述不正確的是（）選項(xiàng)：A:分類的結(jié)果有可能錯(cuò)誤。B:分類的方法包含決策樹、邏輯回歸、樸素貝葉斯、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法C:分類的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一D:分類的概念是在已有數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上學(xué)會(huì)一個(gè)分類函數(shù)或構(gòu)造出一個(gè)分類模型（即我們通常所說的分類器(Classifier)）。答案:【分類的標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一】3、問題：在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，分類的目標(biāo)是指（）。選項(xiàng)：A:將具有相似形狀的對(duì)象聚集B:將具有相似名稱的對(duì)象聚集C:將具有相似值的對(duì)象聚集D:將具有相似特征的對(duì)象聚集答案:【將具有相似特征的對(duì)象聚集】4、問題：兩種以上（不含兩種）的分類問題被稱為（）。選項(xiàng)：A:歸一化B:分類器C:二分類D:多分類答案:【多分類】5、問題：有關(guān)分類器的構(gòu)造和實(shí)施步驟描述錯(cuò)誤的是：（）選項(xiàng)：A:選定樣本，將所有樣本分成訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本兩部分；B:根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，計(jì)算必要的評(píng)估指標(biāo)，評(píng)估分類模型的性能。C:在訓(xùn)練樣本上執(zhí)行分類模型，生成預(yù)測(cè)結(jié)果；D:在訓(xùn)練樣本上執(zhí)行分類器算法，生成分類模型；答案:【在訓(xùn)練樣本上執(zhí)行分類模型，生成預(yù)測(cè)結(jié)果；】6、問題：分類器是基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)構(gòu)造出一個(gè)模型或者函數(shù)，以將數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)映射到給定類別，從而可以應(yīng)用于數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。常包含以下步驟：①在訓(xùn)練樣本上執(zhí)行分類器算法，生成分類模型。②在測(cè)試樣本上執(zhí)行分類模型，生成預(yù)測(cè)結(jié)果。③選定樣本（包含正樣本和負(fù)樣本），將所有樣本分成訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本。④根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，計(jì)算必要的評(píng)估指標(biāo)，評(píng)估分類模型的性能。構(gòu)造和實(shí)施分類器的正確順序?yàn)椋ǎ┻x項(xiàng)：A:④①②③B:②③①④C:①②③④D:③①②④答案:【③①②④】7、問題：下列算法中，不能夠?qū)o定樣本進(jìn)行分類的是（）。選項(xiàng)：A:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B:邏輯回歸算法C:決策樹算法D:梯度下降算法答案:【梯度下降算法】8、問題：在測(cè)試樣本上執(zhí)行分類模型，可以（）。選項(xiàng)：A:區(qū)分正樣本B:生成分類模型C:生成預(yù)測(cè)結(jié)果D:區(qū)分負(fù)樣本答案:【生成預(yù)測(cè)結(jié)果】9、問題：SVM是一種典型的（）模型選項(xiàng)：A:感知機(jī)B:聚類C:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D:二類分類答案:【二類分類】10、問題：把樣本所屬的類型和樣本實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)起來被稱為()選項(xiàng)：A:測(cè)試B:分類C:訓(xùn)練D:標(biāo)注答案:【標(biāo)注】11、問題：分類器測(cè)試的作用是選項(xiàng)：A:檢驗(yàn)分類器的效果B:判斷測(cè)試集樣本選擇是否合適C:獲得檢測(cè)目標(biāo)的分類D:判斷測(cè)試集樣本標(biāo)注是否合適答案:【檢驗(yàn)分類器的效果】12、問題：下列敘述中關(guān)于歸一化不正確的是（）選項(xiàng)：A:歸一化后，所有元素和為1B:歸一化也被稱為標(biāo)準(zhǔn)化C:歸一化后，所有元素值范圍在（0,1）D:歸一化后，所有元素值范圍在[0,1]答案:【歸一化后，所有元素值范圍在（0,1）】13、問題：深度學(xué)習(xí)中，常用的歸一化函數(shù)是（）函數(shù)選項(xiàng)：A:SoftMinB:MicroMinC:SoftMaxD:MicroMax答案:【SoftMax】第三章單元測(cè)試1、問題：有特征，無標(biāo)簽的機(jī)器學(xué)習(xí)是（）選項(xiàng)：A:強(qiáng)化學(xué)習(xí)B:無監(jiān)督學(xué)習(xí)C:監(jiān)督學(xué)習(xí)D:半監(jiān)督學(xué)習(xí)答案:【無監(jiān)督學(xué)習(xí)】2、問題：無監(jiān)督學(xué)習(xí)可完成什么任務(wù)（）選項(xiàng)：A:分類、回歸、聚類B:回歸C:分類D:聚類答案:【聚類】3、問題：尋找數(shù)據(jù)之間的相似性并將之劃分組的方法稱為（）選項(xiàng)：A:分類B:分組C:聚類D:回歸答案:【聚類】4、問題：下列兩個(gè)變量之間的關(guān)系中,哪個(gè)是函數(shù)關(guān)系（）選項(xiàng)：A:學(xué)生的性別和他的英語成績(jī)B:孩子的身高和父親的身高C:人的工作環(huán)境與健康D:正方形的邊長和面積答案:【正方形的邊長和面積】51、問題：從某中學(xué)隨機(jī)選取8名男生，其身高x(cm)和體重y(kg)的線性回歸方程為y=0.849x-85.712，則身高72cm的男學(xué)生，又回歸方程可以預(yù)報(bào)其體重（）。選項(xiàng)：A:小于60.316kgB:約為60.316kgC:大于60.316kgD:為60.316kg答案:【約為60.316kg】6、問題：以下不屬于聚類算法的是（）。選項(xiàng)：A:K均值算法B:樸素貝葉斯算法C:DIANA算法D:AGNES算法答案:【樸素貝葉斯算法】7、問題：Z等于Ｘ，則Z與Ｘ之間屬于（）選項(xiàng)：A:完全不相關(guān)B:不相關(guān)C:完全相關(guān)D:不完全相關(guān)答案:【完全相關(guān)】8、問題：因：經(jīng)常挑食；果：身材矮小。這組因、果之間屬于（）關(guān)系。選項(xiàng)：A:不相關(guān)B:不完全相關(guān)C:完全不相關(guān)D:完全相關(guān)答案:【不完全相關(guān)】9、問題：（）是指根據(jù)“物以類聚”原理，將本身沒有類別的樣本聚集成不同的組。選項(xiàng)：A:聚類B:非監(jiān)督學(xué)習(xí)C:分類D:回歸答案:【聚類】10、問題：現(xiàn)欲分析性別、年齡、身高、飲食習(xí)慣對(duì)于體重的影響，如果這個(gè)體重是屬于實(shí)際的重量，是連續(xù)性的數(shù)據(jù)變量，這時(shí)應(yīng)采用（）；如果將體重分類，分成高、中、低這三種體重類型作為因變量，則采用）。（選項(xiàng)：A:線性回歸邏輯回歸B:邏輯回歸線性回歸C:邏輯回歸邏輯回歸D:線性回歸線性回歸答案:【線性回歸邏輯回歸】11、問題：有特征，有部分標(biāo)簽的機(jī)器學(xué)習(xí)屬于（）。選項(xiàng)：A:無監(jiān)督學(xué)習(xí)B:監(jiān)督學(xué)習(xí)C:強(qiáng)化學(xué)習(xí)D:半監(jiān)督學(xué)習(xí)答案:【半監(jiān)督學(xué)習(xí)】12、問題：下面兩個(gè)兩完全相關(guān)的是（）。選項(xiàng)：A:長方形的面積與邊長B:孩子的身高與父親身高C:圓形的面積與直徑D:每天的溫度和季節(jié)答案:【圓形的面積與直徑】13、問題：機(jī)器學(xué)習(xí)包括：選項(xiàng)：A:半監(jiān)督學(xué)習(xí)B:無監(jiān)督學(xué)習(xí)C:監(jiān)督學(xué)習(xí)D:強(qiáng)化學(xué)習(xí)答案:【半監(jiān)督學(xué)習(xí);無監(jiān)督學(xué)習(xí);監(jiān)督學(xué)習(xí);強(qiáng)化學(xué)習(xí)】14、問題：兩個(gè)變量之間的關(guān)系包括：選項(xiàng)：A:不相關(guān)B:負(fù)相關(guān)C:不完全相關(guān)D:完全相關(guān)答案:【不相關(guān);不完全相關(guān);完全相關(guān)】15、問題：下面哪一個(gè)不是聚類常用的算法（）。選項(xiàng)：A:AGNES算法B:DIANA算法C:SVM算法D:K均值算法答案:【SVM算法】16、問題：AGNES算法步驟正確的是（）。①將每個(gè)樣本特征向量作為一個(gè)初始簇；②根據(jù)兩個(gè)簇中最近的數(shù)據(jù)點(diǎn)尋找最近的兩個(gè)簇；③重復(fù)以上第二、三步，直到達(dá)到所需要的簇的數(shù)量；④合并兩個(gè)簇，生成新的簇的集合，并重新計(jì)算簇的中心點(diǎn)。選項(xiàng)：A:①④③②B:①②④③C:①④②③D:①②③④答案:【①②④③】17、問題：下面屬于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的是（）選項(xiàng)：A:用戶經(jīng)常閱讀軍事類和經(jīng)濟(jì)類的文章，算法就把和用戶讀過的文章相類似的文章推薦給你。B:兩個(gè)變量之間的關(guān)系，一個(gè)變量的數(shù)量變化由另一個(gè)變量的數(shù)量變化所惟一確定，則這兩個(gè)變量之間的關(guān)系稱為強(qiáng)化學(xué)習(xí)。C:用戶每讀一篇文章，就給這篇新聞貼上分類標(biāo)簽，例如這篇新聞是軍事新聞，下一篇新聞是經(jīng)濟(jì)新聞等；算法通過這些分類標(biāo)簽進(jìn)行學(xué)習(xí)，獲得分類模型；再有新的文章過來的時(shí)候，算法通過分類模型就可以給新的文章自動(dòng)貼上標(biāo)簽了。D:算法先少量給用戶推薦各類文章，用戶會(huì)選擇其感興趣的文章閱讀，這就是對(duì)這類文章的一種獎(jiǎng)勵(lì)，算法會(huì)根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)情況構(gòu)建用戶可能會(huì)喜歡的文章的“知識(shí)圖”。答案:【算法先少量給用戶推薦各類文章，用戶會(huì)選擇其感興趣的文章閱讀，這就是對(duì)這類文章的一種獎(jiǎng)勵(lì)，算法會(huì)根據(jù)獎(jiǎng)勵(lì)情況構(gòu)建用戶可能會(huì)喜歡的文章的“知識(shí)圖”?！康谒恼聠卧獪y(cè)試1、問題：1943年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開山之作《Alogicalcalculusofideasimmanentinnervousactivity》,由（）和沃爾特.皮茨完成。選項(xiàng)：A:唐納德.赫布B:沃倫.麥卡洛克C:羅素D:明斯基答案:【沃倫.麥卡洛克】2、問題：感知機(jī)屬于（）。選項(xiàng)：A:前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B:反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C:生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)答案:【前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】3、問題：被稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之父”和“人工智能教父”的是（）。選項(xiàng)：A:辛頓B:魯梅爾哈特C:赫布D:明斯基答案:【辛頓】4、問題：反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又稱前饋網(wǎng)絡(luò)。選項(xiàng)：A:對(duì)B:錯(cuò)答案:【錯(cuò)】5、問題：下列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中哪種架構(gòu)有反饋連接（）。選項(xiàng)：A:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B:循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C:感知機(jī)D:都不是答案:【循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】6、問題：對(duì)于自然語言處理問題，哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)更適合？（）。選項(xiàng)：A:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B:多層感知器C:循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D:感知器答案:【循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】7、問題：為解決單個(gè)輸出的感知機(jī)無法解決的異或問題，需要用有至少（）個(gè)輸出的感知機(jī)？選項(xiàng)：A:3個(gè)B:4個(gè)C:2個(gè)D:5個(gè)答案:【2個(gè)】8、問題：使用感知機(jī)模型的前提是（）。選項(xiàng)：A:數(shù)據(jù)樣本多B:數(shù)據(jù)樣本少C:數(shù)據(jù)線性不可分D:數(shù)據(jù)線性可分答案:【數(shù)據(jù)線性可分】9、問題：有關(guān)淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說法正確的是（）。選項(xiàng)：A:是一種單向多層結(jié)構(gòu)B:同一層的神經(jīng)元之間沒有互相連接C:神經(jīng)元與前一層及后一層的神經(jīng)元相連D:各神經(jīng)元分層排列答案:【是一種單向多層結(jié)構(gòu);同一層的神經(jīng)元之間沒有互相連接;各神經(jīng)元分層排列】10、問題：對(duì)于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP（反向傳播）算法的直接作用是（）。選項(xiàng)：A:提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)特征表示精確度B:加快訓(xùn)練權(quán)值參數(shù)和偏置參數(shù)C:科學(xué)評(píng)價(jià)訓(xùn)練模型D:提供訓(xùn)練集、測(cè)試集樣本答案:【加快訓(xùn)練權(quán)值參數(shù)和偏置參數(shù)】11、問題：梯度下降算法的正確步驟是什么？（）(a)計(jì)算預(yù)測(cè)值和真實(shí)值之間的誤差。(b)迭代跟新，直到找到最佳權(quán)重(c)把輸入傳入網(wǎng)絡(luò)，得到輸出值(d)初始化隨機(jī)權(quán)重和偏差(e)對(duì)每一個(gè)產(chǎn)生誤差的神經(jīng)元，改變相應(yīng)的權(quán)重）值以減小誤差（選項(xiàng)：A:e,d,c,b,aB:c,b,a,e,dC:a,b,c,d,eD:d,c,a,e,b答案:【d,c,a,e,b】12、問題：感知機(jī)是只含輸入層和輸出層的一種淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，兩個(gè)感知機(jī)輸出解決了”異或”問題，進(jìn)一步擴(kuò)展到多感知機(jī)輸出，并增加了偏置單元。關(guān)于偏置單元的作用正確的是（）。選項(xiàng)：A:計(jì)算網(wǎng)絡(luò)傳播偏差信息B:施加干擾，消除網(wǎng)絡(luò)死循環(huán)，以達(dá)到輸出收斂C:解決異或問題D:屬于一種多層隱含層答案:【施加干擾，消除網(wǎng)絡(luò)死循環(huán)，以達(dá)到輸出收斂】13、問題：深度學(xué)習(xí)是一種多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬認(rèn)知訓(xùn)練方法，多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含多個(gè)隱含層感知層，也稱作卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，它的研究熱潮興起于本世紀(jì)初期。選項(xiàng)：A:對(duì)B:錯(cuò)答案:【錯(cuò)】14、問題：深度學(xué)習(xí)可以具有幾個(gè)隱藏層（）。選項(xiàng)：A:2個(gè)B:4個(gè)C:3個(gè)D:1個(gè)答案:【2個(gè);43個(gè);個(gè)】15、問題：深度學(xué)習(xí)中常用的激活函數(shù)不包括（）。選項(xiàng)：A:Sigmoid函數(shù)B:Sin函數(shù)C:sign函數(shù)D:ReLU函數(shù)答案:【Sin函數(shù)】16、問題：深度學(xué)習(xí)是含有一個(gè)隱含層的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，訓(xùn)練過程加入了激活函數(shù)。選項(xiàng)：A:對(duì)B:錯(cuò)答案:【錯(cuò)】17、問題：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，線性模型的表達(dá)能力不夠時(shí)，可引入（）來添加非線性因素。選項(xiàng)：A:分類函數(shù)B:激活函數(shù)C:線性函數(shù)D:偏置單元答案:【激活函數(shù)】18、問題：下列關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)說法正確的是（）。選項(xiàng)：A:高速尋找優(yōu)化解B:具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)性C:非線性D:不如決策樹穩(wěn)定答案:【高速尋找優(yōu)化解;具有自學(xué)習(xí)、自組織、自適應(yīng)性;非線性】第五章單元測(cè)試1、問題：視網(wǎng)膜上對(duì)弱光敏感的是選項(xiàng)：A:視桿細(xì)胞B:瞳孔C:視錐細(xì)胞D:視神經(jīng)答案:【視桿細(xì)胞】2、問題：計(jì)算機(jī)中存儲(chǔ)的圖像是選項(xiàng)：A:模擬圖像B:黑白圖像C:彩色圖像D:數(shù)字圖像答案:【數(shù)字圖像】3、問題：數(shù)字圖像的最小單位是：選項(xiàng)：A:像素B:位C:點(diǎn)D:分辨率答案:【像素】4、問題：圖像的空間離散化叫做：選項(xiàng)：A:采樣B:量化C:灰度化D:二值化答案:【采樣】5、問題：計(jì)算機(jī)處理圖像時(shí)的三原色是：選項(xiàng)：A:紅、黃、藍(lán)B:紅、黃、綠C:藍(lán)、綠、黃D:紅、綠、藍(lán)答案:【紅、綠、藍(lán)】6、問題：計(jì)算機(jī)顯示器使用的顏色模型是選項(xiàng)：A:CMYKB:YUVC:HSVD:RGB答案:【RGB】7、問題：已知的最古老的照片是由__完成的選項(xiàng)：A:達(dá)芬奇C:JosephN.NiepceD:RussellA.Kirsch答案:【JosephN.Niepce】8、問題：以下哪個(gè)不是圖像的基本運(yùn)算選項(xiàng)：A:塊運(yùn)算B:邏輯運(yùn)算C:代數(shù)運(yùn)算D:點(diǎn)運(yùn)算答案:【塊運(yùn)算】9、問題：可以將圖中的相應(yīng)區(qū)域進(jìn)行遮蓋的運(yùn)算是選項(xiàng)：A:圖像除法B:圖像乘法C:圖像加法D:圖像減法答案:【圖像乘法】10、問題：以下不屬于圖像增強(qiáng)方法的是選項(xiàng)：A:直方圖均衡B:偽彩色C:對(duì)比度展寬D:均值濾波答案:【均值濾波】11、問題：常用的圖像分割方法不包括選項(xiàng)：A:基于閾值的方法B:基于區(qū)域的方法C:基于邊緣檢測(cè)的方法D:基于視覺觀察的方法答案:【基于視覺觀察的方法】12、問題：圖像壓縮的目的是選項(xiàng)：A:減少圖像的信息量B:增加數(shù)據(jù)量C:降低分辨率D:去除圖像中的冗余信息答案:【去除圖像中的冗余信息】13、問題：關(guān)于圖像梯度，說法不正確的是選項(xiàng)：A:相鄰像素之間的差值稱為圖像梯度B:水平梯度圖中豎向的邊緣會(huì)比較清楚C:邊緣梯度值要比平滑紋理梯度值小D:垂直梯度圖中，水平方向的邊緣會(huì)比較清楚答案:【邊緣梯度值要比平滑紋理梯度值小】14、問題：關(guān)于視頻的說法不正確的是選項(xiàng)：A:視頻時(shí)離散的B:我們常見的視頻一般是20幀/秒C:視頻是基于“視覺暫留”現(xiàn)象D:視頻是圖像序列答案:【我們常見的視頻一般是20幀/秒】15、問題：可以檢測(cè)出圖像中運(yùn)動(dòng)的方向和大小的方法是選項(xiàng)：A:光流法B:梯度直方圖C:背景差分D:差分答案:【光流法】16、問題：CNN的基本結(jié)構(gòu)不包括選項(xiàng)：A:卷積層B:反向池化層C:全連接層D:前向池化層答案:【反向池化層】17、問題：關(guān)于卷積層的說法，錯(cuò)誤的是選項(xiàng)：A:卷積層可以作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層B:卷積核的參數(shù)值是人為指定的C:卷積核的尺寸是由人為指定的D:特征圖是為卷積層的最終輸出答案:【卷積核的參數(shù)值是人為指定的】18、問題：池化層的作用不包括選項(xiàng)：A:降低特征圖的分辨率B:實(shí)現(xiàn)不同尺度特征的提取C:實(shí)現(xiàn)特征分類D:解決卷積計(jì)算量過大的問題答案:【實(shí)現(xiàn)特征分類】19、問題：CNN中用來完成分類的是選項(xiàng)：A:全連接層B:池化層C:卷積層D:ReLU函數(shù)答案:【全連接層】第六章單元測(cè)試1、問題：依據(jù)自然語言是處理系統(tǒng)的輸入還是輸出，自然語言處理完成的功能可以劃分為以下兩類。選項(xiàng)：A:自然語言理解B:自然語言讀寫C:自然語言表達(dá)D:自然語言生成答案:【自然語言理解;自然語言生成】2、問題：自然語言處理作為人工智能領(lǐng)域最重要的一個(gè)研究方向，其技術(shù)發(fā)展與人工智能的發(fā)展歷史一樣，主要有以下兩類方法。選項(xiàng)：A:基于統(tǒng)計(jì)的方法B:基于深度學(xué)習(xí)的方法C:基于字典的方法D:基于規(guī)則的方法答案:【基于統(tǒng)計(jì)的方法;基于規(guī)則的方法】3、問題：導(dǎo)航軟件里面郭德綱的聲音是怎么制作的。選項(xiàng)：A:詞典查詢B:語音合成C:語音識(shí)別D:本人錄制答案:【語音合成】4、問題：下列技術(shù)屬于自然語言處理范疇的有哪些。選項(xiàng)：A:字典查詢B:機(jī)器翻譯C:摘要抽取D:相似度檢測(cè)答案:【字典查詢;機(jī)器翻譯;摘要抽取;相似度檢測(cè)】5、問題：小Q弟弟聰明好學(xué)，下列哪些功能是它能夠完成的。選項(xiàng)：A:網(wǎng)上訂餐B:教他說話C:解釋成語D:翻譯英語答案:【網(wǎng)上訂餐;教他說話;解釋成語;翻譯英語】6、問題：下列哪一個(gè)選項(xiàng)是由微軟公司研發(fā)的。選項(xiàng)：A:小冰B:SiriC:Q小弟D:賢二機(jī)器僧答案:【小冰】7、問題：下列哪些屬于詞法分析的范疇選項(xiàng)：A:詞性標(biāo)注B:分詞C:命名實(shí)體識(shí)