北京郵電大學(xué)《機(jī)器智能與信息對抗》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密自覺遵守考場紀(jì)律如考試作弊此答卷無效密封線第1頁，共3頁北京郵電大學(xué)

《機(jī)器智能與信息對抗》2022-2023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15個小題，每小題1分，共15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、假設(shè)正在進(jìn)行一項時間序列預(yù)測任務(wù)，例如預(yù)測股票價格的走勢。在選擇合適的模型時，需要考慮時間序列的特點，如趨勢、季節(jié)性和噪聲等。以下哪種模型在處理時間序列數(shù)據(jù)時具有較強的能力？（）A.線性回歸模型，簡單直接，易于解釋B.決策樹模型，能夠處理非線性關(guān)系C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠捕捉時間序列中的長期依賴關(guān)系D.支持向量回歸（SVR），對小樣本數(shù)據(jù)效果較好2、機(jī)器學(xué)習(xí)是一門涉及統(tǒng)計學(xué)、計算機(jī)科學(xué)和人工智能的交叉學(xué)科。它的目標(biāo)是讓計算機(jī)從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)規(guī)律和模式，從而能夠進(jìn)行預(yù)測、分類、聚類等任務(wù)。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的說法中，錯誤的是：機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)三大類。監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，無監(jiān)督學(xué)習(xí)則不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)。那么，下列關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的說法錯誤的是（）A.決策樹是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)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(xí)算法，用于將數(shù)據(jù)分成K個聚類C.強化學(xué)習(xí)通過與環(huán)境的交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，適用于機(jī)器人控制等領(lǐng)域D.機(jī)器學(xué)習(xí)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)3、假設(shè)正在進(jìn)行一項關(guān)于客戶購買行為預(yù)測的研究。我們擁有大量的客戶數(shù)據(jù)，包括個人信息、購買歷史和瀏覽記錄等。為了從這些數(shù)據(jù)中提取有價值的特征，以下哪種方法通常被廣泛應(yīng)用？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.因子分析D.獨立成分分析（ICA）4、在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時，優(yōu)化算法對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，通過不斷調(diào)整模型參數(shù)來最小化損失函數(shù)B.動量（Momentum）方法可以加速SGD的收斂，減少震蕩C.Adagrad算法根據(jù)每個參數(shù)的歷史梯度自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，對稀疏特征效果較好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)特點進(jìn)行選擇5、某研究團(tuán)隊正在開發(fā)一個用于醫(yī)療圖像診斷的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，需要提高模型對小病變的檢測能力。以下哪種方法可以嘗試？（）A.增加數(shù)據(jù)增強的強度B.使用更復(fù)雜的模型架構(gòu)C.引入注意力機(jī)制D.以上方法都可以6、在進(jìn)行模型融合時，以下關(guān)于模型融合的方法和作用，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過平均多個模型的預(yù)測結(jié)果來進(jìn)行融合，降低模型的方差B.堆疊（Stacking）是一種將多個模型的預(yù)測結(jié)果作為輸入，訓(xùn)練一個新的模型進(jìn)行融合的方法C.模型融合可以結(jié)合不同模型的優(yōu)點，提高整體的預(yù)測性能D.模型融合總是能顯著提高模型的性能，無論各個模型的性能如何7、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?？紤]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(xí)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(kuò)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8、在一個分類問題中，如果數(shù)據(jù)集中存在多個類別，且類別之間存在層次結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可以考慮這種層次結(jié)構(gòu)？（）A.多分類邏輯回歸B.決策樹C.層次分類算法D.支持向量機(jī)9、在一個無監(jiān)督學(xué)習(xí)問題中，需要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)。如果數(shù)據(jù)具有層次結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可能比較適合？（）A.自組織映射（SOM）B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）C.層次聚類D.以上方法都可以10、在進(jìn)行聚類分析時，有多種聚類算法可供選擇。假設(shè)我們要對一組客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分，以發(fā)現(xiàn)不同的客戶群體。以下關(guān)于聚類算法的描述，哪一項是不準(zhǔn)確的？（）A.K-Means算法需要預(yù)先指定聚類的個數(shù)K，并通過迭代優(yōu)化來確定聚類中心B.層次聚類算法通過不斷合并或分裂聚類來構(gòu)建聚類層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類算法（DBSCAN）可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，并且對噪聲數(shù)據(jù)不敏感D.所有的聚類算法都能保證得到的聚類結(jié)果是最優(yōu)的，不受初始條件和數(shù)據(jù)分布的影響11、假設(shè)正在開發(fā)一個用于推薦系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)模型，需要考慮用戶的短期興趣和長期興趣。以下哪種模型結(jié)構(gòu)可以同時捕捉這兩種興趣？（）A.注意力機(jī)制與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合B.多層感知機(jī)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)與自編碼器的融合D.以上模型都有可能12、在一個分類問題中，如果需要對新出現(xiàn)的類別進(jìn)行快速適應(yīng)和學(xué)習(xí)，以下哪種模型具有較好的靈活性？（）A.在線學(xué)習(xí)模型B.增量學(xué)習(xí)模型C.遷移學(xué)習(xí)模型D.以上模型都可以13、想象一個語音合成的任務(wù)，需要生成自然流暢的語音。以下哪種技術(shù)可能是核心的？（）A.基于規(guī)則的語音合成，方法簡單但不夠自然B.拼接式語音合成，利用預(yù)先錄制的語音片段拼接，但可能存在不連貫問題C.參數(shù)式語音合成，通過模型生成聲學(xué)參數(shù)再轉(zhuǎn)換為語音，但音質(zhì)可能受限D(zhuǎn).端到端的神經(jīng)語音合成，直接從文本生成語音，效果自然但訓(xùn)練難度大14、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，降維是一種常見的操作，用于減少特征的數(shù)量。以下哪種降維方法是基于線性變換的？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t-SNED.以上都是15、無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法主要包括聚類和降維等方法。以下關(guān)于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說法中，錯誤的是：聚類算法將數(shù)據(jù)分成不同的組，而降維算法則將高維數(shù)據(jù)映射到低維空間。那么，下列關(guān)于無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說法錯誤的是（）A.K均值聚類算法需要預(yù)先指定聚類的個數(shù)K，并且對初始值比較敏感B.層次聚類算法可以生成樹形結(jié)構(gòu)的聚類結(jié)果，便于直觀理解C.主成分分析是一種常用的降維算法，可以保留數(shù)據(jù)的主要特征D.無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法不需要任何先驗知識，完全由數(shù)據(jù)本身驅(qū)動二、簡答題（本大題共4個小題，共20分)1、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)中如何評估分類模型的性能？2、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)在影視制作中的特效生成是如何實現(xiàn)的？3、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)中AdaBoost算法的機(jī)制。4、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在建筑設(shè)計中的創(chuàng)意生成。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)中的異常檢測在工業(yè)故障診斷中的應(yīng)用。異常檢測可以幫助發(fā)現(xiàn)工業(yè)故障，介紹其在工業(yè)故障診斷中的應(yīng)用方法。2、（本題5分）探討深度學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的地位和作用。分析其與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的差異，以及在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中的優(yōu)勢。3、（本題5分）闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型評估指標(biāo)。介紹常見的模型評估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等。分析不同評估指標(biāo)的適用場景及如何選擇合適的評估指標(biāo)。4、（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)，具有一定的實際應(yīng)用價值。分析半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的原理和類型，并舉例說明其在不同領(lǐng)域的應(yīng)用。5、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在能源管理中的應(yīng)用及挑戰(zhàn)。機(jī)器學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于能源需求預(yù)測、智能電網(wǎng)等方面，提高能源利用效率。分析其