北京師范大學(xué)《模式識別》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁北京師范大學(xué)《模式識別》

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一、單選題（本大題共20個小題，每小題1分，共20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、考慮一個圖像分類任務(wù)，使用深度學(xué)習模型進行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，如果發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上的準確率很高，但在驗證集上的準確率較低，可能存在以下哪種問題？（）A.模型欠擬合，需要增加模型的復(fù)雜度B.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當，需要重新處理數(shù)據(jù)C.模型過擬合，需要采取正則化措施D.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量不足，需要增加更多的數(shù)據(jù)2、過擬合是機器學(xué)習中常見的問題之一。以下關(guān)于過擬合的說法中，錯誤的是：過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在測試數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳。過擬合的原因可能是模型過于復(fù)雜或者訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足。那么，下列關(guān)于過擬合的說法錯誤的是（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)可以緩解過擬合問題B.正則化是一種常用的防止過擬合的方法C.過擬合只在深度學(xué)習中出現(xiàn)，傳統(tǒng)的機器學(xué)習算法不會出現(xiàn)過擬合問題D.可以通過交叉驗證等方法來檢測過擬合3、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4、在進行強化學(xué)習中的策略優(yōu)化時，以下關(guān)于策略優(yōu)化方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.策略梯度方法通過直接計算策略的梯度來更新策略參數(shù)B.信賴域策略優(yōu)化（TrustRegionPolicyOptimization，TRPO）通過限制策略更新的幅度來保證策略的改進C.近端策略優(yōu)化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是一種基于策略梯度的改進算法，具有更好的穩(wěn)定性和收斂性D.所有的策略優(yōu)化方法在任何強化學(xué)習任務(wù)中都能取得相同的效果，不需要根據(jù)任務(wù)特點進行選擇5、在一個圖像生成的任務(wù)中，需要根據(jù)給定的描述或條件生成逼真的圖像。考慮到生成圖像的質(zhì)量、多樣性和創(chuàng)新性。以下哪種生成模型可能是最有潛力的？（）A.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），通過對抗訓(xùn)練生成逼真的圖像，但可能存在模式崩潰和訓(xùn)練不穩(wěn)定的問題B.變分自編碼器（VAE），能夠?qū)W習數(shù)據(jù)的潛在分布并生成新樣本，但生成的圖像可能較模糊C.自回歸模型，如PixelCNN，逐像素生成圖像，保證了局部一致性，但生成速度較慢D.擴散模型，通過逐步去噪生成圖像，具有較高的質(zhì)量和多樣性，但計算成本較高6、在處理自然語言處理任務(wù)時，詞嵌入（WordEmbedding）是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們要對一段文本進行情感分析。以下關(guān)于詞嵌入的描述，哪一項是錯誤的？（）A.詞嵌入將單詞表示為低維實數(shù)向量，捕捉單詞之間的語義關(guān)系B.Word2Vec和GloVe是常見的詞嵌入模型，可以學(xué)習到單詞的分布式表示C.詞嵌入向量的維度通常是固定的，且不同單詞的向量維度必須相同D.詞嵌入可以直接用于文本分類任務(wù)，無需進行進一步的特征工程7、假設(shè)正在進行一個圖像生成任務(wù)，例如生成逼真的人臉圖像。以下哪種生成模型在圖像生成領(lǐng)域取得了顯著成果？（）A.變分自編碼器（VAE）B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）C.自回歸模型D.以上模型都常用于圖像生成8、在一個異常檢測的任務(wù)中，數(shù)據(jù)分布呈現(xiàn)多峰且存在離群點。以下哪種異常檢測算法可能表現(xiàn)較好？（）A.基于密度的局部異常因子（LOF）算法，能夠發(fā)現(xiàn)局部密度差異較大的異常點，但對參數(shù)敏感B.一類支持向量機（One-ClassSVM），適用于高維數(shù)據(jù)，但對數(shù)據(jù)分布的假設(shè)較強C.基于聚類的異常檢測，將遠離聚類中心的點視為異常，但聚類效果對結(jié)果影響較大D.以上算法結(jié)合使用，根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇合適的方法或進行組合9、在進行機器學(xué)習模型部署時，需要考慮模型的計算效率和資源占用。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個復(fù)雜的深度學(xué)習模型，但實際應(yīng)用場景中的計算資源有限。以下哪種方法可以在一定程度上減少模型的計算量和參數(shù)數(shù)量？（）A.增加模型的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量B.對模型進行量化，如使用低精度數(shù)值表示參數(shù)C.使用更復(fù)雜的激活函數(shù)，提高模型的表達能力D.不進行任何處理，直接部署模型10、在機器學(xué)習中，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11、機器學(xué)習是一門涉及統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)和人工智能的交叉學(xué)科。它的目標是讓計算機從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習規(guī)律和模式，從而能夠進行預(yù)測、分類、聚類等任務(wù)。以下關(guān)于機器學(xué)習的說法中，錯誤的是：機器學(xué)習算法可以分為監(jiān)督學(xué)習、無監(jiān)督學(xué)習和強化學(xué)習三大類。監(jiān)督學(xué)習需要有標注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，無監(jiān)督學(xué)習則不需要標注數(shù)據(jù)。那么，下列關(guān)于機器學(xué)習的說法錯誤的是（）A.決策樹是一種監(jiān)督學(xué)習算法，可以用于分類和回歸任務(wù)B.K均值聚類是一種無監(jiān)督學(xué)習算法，用于將數(shù)據(jù)分成K個聚類C.強化學(xué)習通過與環(huán)境的交互來學(xué)習最優(yōu)策略，適用于機器人控制等領(lǐng)域D.機器學(xué)習算法的性能只取決于算法本身，與數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量無關(guān)12、在一個強化學(xué)習問題中，如果智能體需要與多個對手進行交互和競爭，以下哪種算法可以考慮對手的策略？（）A.雙人零和博弈算法B.多智能體強化學(xué)習算法C.策略梯度算法D.以上算法都可以13、在機器學(xué)習中，特征選擇是一項重要的任務(wù)，旨在從眾多的原始特征中選擇出對模型性能有顯著影響的特征。假設(shè)我們有一個包含大量特征的數(shù)據(jù)集，在進行特征選擇時，以下哪種方法通常不被采用？（）A.基于相關(guān)性分析，選擇與目標變量高度相關(guān)的特征B.隨機選擇一部分特征，進行試驗和比較C.使用遞歸特征消除（RFE）方法，逐步篩選特征D.基于領(lǐng)域知識和經(jīng)驗，手動選擇特征14、在進行模型選擇時，除了考慮模型的性能指標，還需要考慮模型的復(fù)雜度和可解釋性。假設(shè)我們有多個候選模型。以下關(guān)于模型選擇的描述，哪一項是不正確的？（）A.復(fù)雜的模型通常具有更高的擬合能力，但也更容易過擬合B.簡單的模型雖然擬合能力有限，但更容易解釋和理解C.對于一些對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.在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體問題和需求綜合權(quán)衡模型的性能、復(fù)雜度和可解釋性15、在使用梯度下降算法優(yōu)化模型參數(shù)時，如果學(xué)習率設(shè)置過大，可能會導(dǎo)致以下哪種情況（）A.收斂速度加快B.陷入局部最優(yōu)解C.模型無法收斂D.以上情況都不會發(fā)生16、在一個圖像生成任務(wù)中，例如生成逼真的人臉圖像，生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種常用的方法。GAN由生成器和判別器組成，它們在訓(xùn)練過程中相互對抗。以下關(guān)于GAN訓(xùn)練過程的描述，哪一項是不正確的？（）A.生成器的目標是生成盡可能逼真的圖像，以欺騙判別器B.判別器的目標是準確區(qū)分真實圖像和生成器生成的圖像C.訓(xùn)練初期，生成器和判別器的性能都比較差，生成的圖像質(zhì)量較低D.隨著訓(xùn)練的進行，判別器的性能逐漸下降，而生成器的性能不斷提升17、在一個強化學(xué)習場景中，智能體需要在一個復(fù)雜的環(huán)境中學(xué)習最優(yōu)策略。如果環(huán)境的獎勵信號稀疏，以下哪種技術(shù)可以幫助智能體更好地學(xué)習？（）A.獎勵塑造B.策略梯度估計的改進C.經(jīng)驗回放D.以上技術(shù)都可以18、在一個分類問題中，如果數(shù)據(jù)集中存在噪聲和錯誤標簽，以下哪種模型可能對這類噪聲具有一定的魯棒性？（）A.集成學(xué)習模型B.深度學(xué)習模型C.支持向量機D.決策樹19、假設(shè)正在研究一個自然語言處理任務(wù)，例如文本分類。文本數(shù)據(jù)具有豐富的語義和語法結(jié)構(gòu)，同時詞匯量很大。為了有效地表示這些文本，以下哪種文本表示方法在深度學(xué)習中經(jīng)常被使用？（）A.詞袋模型（BagofWords）B.詞嵌入（WordEmbedding）C.主題模型（TopicModel）D.語法樹表示20、在集成學(xué)習中，Adaboost算法通過調(diào)整樣本的權(quán)重來訓(xùn)練多個弱分類器。如果一個樣本在之前的分類器中被錯誤分類，它的權(quán)重會（）A.保持不變B.減小C.增大D.隨機變化二、簡答題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）解釋機器學(xué)習在社交媒體中的內(nèi)容推薦。2、（本題5分）解釋機器學(xué)習在獸醫(yī)學(xué)中的疾病診斷。3、（本題5分）說明機器學(xué)習在急診醫(yī)學(xué)中的快速診斷。4、（本題5分）解釋如何使用機器學(xué)習進行地震預(yù)測。5、（本題5分）說明機器學(xué)習在智慧城市中的應(yīng)用。三、應(yīng)用題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）運用LSTM網(wǎng)絡(luò)對電商平臺的商品銷量進行預(yù)測。2、（本題5分）利用微生物學(xué)數(shù)據(jù)進行微生物分類和鑒定。3、（本題5分）利用古生物學(xué)數(shù)據(jù)研究古生物的形態(tài)和演化。4、（本題5分）利用GAN生成新的室內(nèi)裝修設(shè)計。5、（本題5分）依據(jù)分子生物學(xué)