湖南科技學(xué)院《深度學(xué)習(xí)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第1頁
湖南科技學(xué)院《深度學(xué)習(xí)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第2頁
湖南科技學(xué)院《深度學(xué)習(xí)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷_第3頁
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站名:站名:年級專業(yè):姓名:學(xué)號:凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者,成績按零分記?!堋狻€…………第1頁,共1頁湖南科技學(xué)院《深度學(xué)習(xí)》

2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷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、某機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過程中,損失函數(shù)的值一直沒有明顯下降。以下哪種可能是導(dǎo)致這種情況的原因?()A.學(xué)習(xí)率過高B.模型過于復(fù)雜C.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)D.以上原因都有可能2、在一個文本生成任務(wù)中,例如生成詩歌或故事,以下哪種方法常用于生成自然語言文本?()A.基于規(guī)則的方法B.基于模板的方法C.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,如TransformerD.以上都不是3、在機(jī)器學(xué)習(xí)中,監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種常見的學(xué)習(xí)方式。假設(shè)我們要使用監(jiān)督學(xué)習(xí)算法來預(yù)測房價,給定了大量的房屋特征(如面積、房間數(shù)量、地理位置等)以及對應(yīng)的房價數(shù)據(jù)。以下關(guān)于監(jiān)督學(xué)習(xí)在這個任務(wù)中的描述,哪一項是不準(zhǔn)確的?()A.可以使用線性回歸算法,建立房屋特征與房價之間的線性關(guān)系模型B.決策樹算法可以根據(jù)房屋特征的不同取值來劃分決策節(jié)點(diǎn),最終預(yù)測房價C.支持向量機(jī)通過尋找一個最優(yōu)的超平面來對房屋數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,從而預(yù)測房價D.無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法如K-Means聚類算法可以直接用于房價的預(yù)測,無需對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)注4、機(jī)器學(xué)習(xí)中,批量歸一化(BatchNormalization)通常應(yīng)用于()A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.以上都可以5、在進(jìn)行圖像識別任務(wù)時,需要對大量的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取。假設(shè)我們有一組包含各種動物的圖像,要區(qū)分貓和狗。如果采用傳統(tǒng)的手工設(shè)計特征方法,可能會面臨諸多挑戰(zhàn),例如特征的選擇和設(shè)計需要豐富的專業(yè)知識和經(jīng)驗。而使用深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),能夠自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征。那么,以下關(guān)于CNN在圖像特征提取方面的描述,哪一項是正確的?()A.CNN只能提取圖像的低級特征,如邊緣和顏色B.CNN能夠同時提取圖像的低級和高級語義特征,具有強(qiáng)大的表達(dá)能力C.CNN提取的特征與圖像的內(nèi)容無關(guān),主要取決于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)D.CNN提取的特征是固定的,無法根據(jù)不同的圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行調(diào)整6、在機(jī)器學(xué)習(xí)中,模型的選擇和超參數(shù)的調(diào)整是非常重要的環(huán)節(jié)。通??梢允褂媒徊骝炞C技術(shù)來評估不同模型和超參數(shù)組合的性能。假設(shè)有一個分類模型,我們想要確定最優(yōu)的正則化參數(shù)C。如果采用K折交叉驗證,以下關(guān)于K的選擇,哪一項是不太合理的?()A.K=5,平衡計算成本和評估準(zhǔn)確性B.K=2,快速得到初步的評估結(jié)果C.K=10,提供更可靠的評估D.K=n(n為樣本數(shù)量),確保每個樣本都用于驗證一次7、假設(shè)要開發(fā)一個疾病診斷的輔助系統(tǒng),能夠根據(jù)患者的醫(yī)學(xué)影像(如X光、CT等)和臨床數(shù)據(jù)做出診斷建議。以下哪種模型融合策略可能是最有效的?()A.簡單平均多個模型的預(yù)測結(jié)果,計算簡單,但可能無法充分利用各個模型的優(yōu)勢B.基于加權(quán)平均的融合,根據(jù)模型的性能或重要性分配權(quán)重,但權(quán)重的確定可能具有主觀性C.采用堆疊(Stacking)方法,將多個模型的輸出作為新的特征輸入到一個元模型中進(jìn)行融合,但可能存在過擬合風(fēng)險D.基于注意力機(jī)制的融合,動態(tài)地根據(jù)輸入數(shù)據(jù)為不同模型分配權(quán)重,能夠更好地適應(yīng)不同情況,但實現(xiàn)較復(fù)雜8、假設(shè)正在開發(fā)一個用于情感分析的深度學(xué)習(xí)模型,需要對模型進(jìn)行優(yōu)化。以下哪種優(yōu)化算法在深度學(xué)習(xí)中被廣泛使用?()A.隨機(jī)梯度下降(SGD)B.自適應(yīng)矩估計(Adam)C.牛頓法D.共軛梯度法9、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)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(xí)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(jìn)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(dá)能力D.不進(jìn)行任何處理,直接部署模型10、假設(shè)正在訓(xùn)練一個深度學(xué)習(xí)模型,但是訓(xùn)練過程中出現(xiàn)了梯度消失或梯度爆炸的問題。以下哪種方法可以緩解這個問題?()A.使用正則化B.調(diào)整學(xué)習(xí)率C.使用殘差連接D.減少層數(shù)11、假設(shè)正在開發(fā)一個智能推薦系統(tǒng),用于向用戶推薦個性化的商品。系統(tǒng)需要根據(jù)用戶的歷史購買記錄、瀏覽行為、搜索關(guān)鍵詞等信息來預(yù)測用戶的興趣和需求。在這個過程中,特征工程起到了關(guān)鍵作用。如果要將用戶的購買記錄轉(zhuǎn)化為有效的特征,以下哪種方法不太合適?()A.統(tǒng)計用戶購買每種商品的頻率B.對用戶購買的商品進(jìn)行分類,并計算各類別的比例C.直接將用戶購買的商品名稱作為特征輸入模型D.計算用戶購買商品的時間間隔和購買周期12、在機(jī)器學(xué)習(xí)中,模型的可解釋性也是一個重要的問題。以下關(guān)于模型可解釋性的說法中,錯誤的是:模型的可解釋性是指能夠理解模型的決策過程和預(yù)測結(jié)果的能力。可解釋性對于一些關(guān)鍵領(lǐng)域如醫(yī)療、金融等非常重要。那么,下列關(guān)于模型可解釋性的說法錯誤的是()A.線性回歸模型具有較好的可解釋性,因為它的決策過程可以用公式表示B.決策樹模型也具有一定的可解釋性,因為可以通過樹形結(jié)構(gòu)直觀地理解決策過程C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常具有較低的可解釋性,因為其決策過程非常復(fù)雜D.模型的可解釋性和性能是相互矛盾的,提高可解釋性必然會降低性能13、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14、在一個語音合成任務(wù)中,需要將輸入的文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語音。以下哪種技術(shù)或模型常用于語音合成?()A.隱馬爾可夫模型(HMM)B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),如LSTM或GRUD.以上都是15、在進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)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(jìn)C.近端策略優(yōu)化(ProximalPolicyOptimization,PPO)是一種基于策略梯度的改進(jìn)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(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)中都能取得相同的效果,不需要根據(jù)任務(wù)特點(diǎn)進(jìn)行選擇二、簡答題(本大題共3個小題,共15分)1、(本題5分)簡述機(jī)器學(xué)習(xí)在生物信息學(xué)數(shù)據(jù)庫中的應(yīng)用。2、(本題5分)說明機(jī)器學(xué)習(xí)中交叉驗證的作用和方法。3、(本題5分)解釋什么是欠擬合,以及如何解決欠擬合問題。三、論述題(本大題共5個小題,共25分)1、(本題5分)探討機(jī)器學(xué)習(xí)在交通信號控制中的智能協(xié)調(diào)中的應(yīng)用,分析其對交通系統(tǒng)效率的提升。2、(本題5分)論述機(jī)器學(xué)習(xí)在金融市場情緒對投資決策的影響。討論情緒指標(biāo)構(gòu)建、投資組合優(yōu)化、風(fēng)險控制等方面的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和挑戰(zhàn)。3、(本題5分)結(jié)合實際案例,論述機(jī)器學(xué)習(xí)在金融風(fēng)險預(yù)警中的應(yīng)用。探討風(fēng)險指標(biāo)構(gòu)建、預(yù)警模型建立、實時監(jiān)測等方面的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)和應(yīng)用前景。4、(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。5、(本題5分)探討在醫(yī)療領(lǐng)域

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