武漢設(shè)計(jì)工程學(xué)院《實(shí)時(shí)渲染技術(shù)》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

站名：站名：年級(jí)專(zhuān)業(yè)：姓名：學(xué)號(hào)：凡年級(jí)專(zhuān)業(yè)、姓名、學(xué)號(hào)錯(cuò)寫(xiě)、漏寫(xiě)或字跡不清者，成績(jī)按零分記。…………密………………封………………線(xiàn)…………第1頁(yè)，共1頁(yè)武漢設(shè)計(jì)工程學(xué)院《實(shí)時(shí)渲染技術(shù)》

2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷題號(hào)一二三四總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題1分，共20分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在處理不平衡數(shù)據(jù)集時(shí)，以下關(guān)于解決數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題的方法，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.過(guò)采樣方法通過(guò)增加少數(shù)類(lèi)樣本的數(shù)量來(lái)平衡數(shù)據(jù)集B.欠采樣方法通過(guò)減少多數(shù)類(lèi)樣本的數(shù)量來(lái)平衡數(shù)據(jù)集C.合成少數(shù)類(lèi)過(guò)采樣技術(shù)（SMOTE）通過(guò)合成新的少數(shù)類(lèi)樣本來(lái)平衡數(shù)據(jù)集D.數(shù)據(jù)不平衡對(duì)模型性能沒(méi)有影響，不需要采取任何措施來(lái)處理2、想象一個(gè)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)的項(xiàng)目，需要根據(jù)客戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)歷史、瀏覽行為和人口統(tǒng)計(jì)信息來(lái)預(yù)測(cè)其未來(lái)的購(gòu)買(mǎi)傾向。同時(shí)，要能夠解釋模型的決策依據(jù)以指導(dǎo)營(yíng)銷(xiāo)策略的制定。以下哪種模型和策略可能是最適用的？（）A.建立邏輯回歸模型，通過(guò)系數(shù)分析解釋變量的影響，但對(duì)于復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系可能不敏感B.運(yùn)用決策樹(shù)集成算法，如梯度提升樹(shù)（GradientBoostingTree），準(zhǔn)確性較高，且可以通過(guò)特征重要性評(píng)估解釋模型，但局部解釋性相對(duì)較弱C.采用深度學(xué)習(xí)中的多層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，預(yù)測(cè)能力強(qiáng)，但幾乎無(wú)法提供直觀(guān)的解釋D.構(gòu)建基于規(guī)則的分類(lèi)器，明確的規(guī)則易于理解，但可能無(wú)法處理復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式和不確定性3、假設(shè)要為一個(gè)智能推薦系統(tǒng)選擇算法，根據(jù)用戶(hù)的歷史行為、興趣偏好和社交關(guān)系為其推薦相關(guān)的產(chǎn)品或內(nèi)容。以下哪種算法或技術(shù)可能是最適合的？（）A.基于協(xié)同過(guò)濾的推薦算法，利用用戶(hù)之間的相似性或物品之間的相關(guān)性進(jìn)行推薦，但存在冷啟動(dòng)和數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題B.基于內(nèi)容的推薦算法，根據(jù)物品的特征和用戶(hù)的偏好匹配推薦，但對(duì)新物品的推薦能力有限C.混合推薦算法，結(jié)合協(xié)同過(guò)濾和內(nèi)容推薦的優(yōu)點(diǎn)，并通過(guò)特征工程和模型融合提高推薦效果，但實(shí)現(xiàn)復(fù)雜D.基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的推薦算法，通過(guò)與用戶(hù)的交互不斷優(yōu)化推薦策略，但訓(xùn)練難度大且收斂慢4、在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時(shí)，優(yōu)化算法對(duì)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(gè)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(xiàng)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(guò)不斷調(diào)整模型參數(shù)來(lái)最小化損失函數(shù)B.動(dòng)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(gè)參數(shù)的歷史梯度自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，對(duì)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(diǎn)進(jìn)行選擇5、在一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題中，如果數(shù)據(jù)分布不均衡，以下哪種方法可以用于處理這種情況？（）A.過(guò)采樣B.欠采樣C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）生成新樣本D.以上方法都可以6、假設(shè)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)智能推薦系統(tǒng)，用于向用戶(hù)推薦個(gè)性化的商品。系統(tǒng)需要根據(jù)用戶(hù)的歷史購(gòu)買(mǎi)記錄、瀏覽行為、搜索關(guān)鍵詞等信息來(lái)預(yù)測(cè)用戶(hù)的興趣和需求。在這個(gè)過(guò)程中，特征工程起到了關(guān)鍵作用。如果要將用戶(hù)的購(gòu)買(mǎi)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(jì)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)每種商品的頻率B.對(duì)用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)的商品進(jìn)行分類(lèi)，并計(jì)算各類(lèi)別的比例C.直接將用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)的商品名稱(chēng)作為特征輸入模型D.計(jì)算用戶(hù)購(gòu)買(mǎi)商品的時(shí)間間隔和購(gòu)買(mǎi)周期7、某研究團(tuán)隊(duì)正在開(kāi)發(fā)一個(gè)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(duì)小病變的檢測(cè)能力。以下哪種方法可以嘗試？（）A.增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)的強(qiáng)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8、在進(jìn)行模型壓縮時(shí)，以下關(guān)于模型壓縮方法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.剪枝是指刪除模型中不重要的權(quán)重或神經(jīng)元，減少模型的參數(shù)量B.量化是將模型的權(quán)重進(jìn)行低精度表示，如從32位浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為8位整數(shù)C.知識(shí)蒸餾是將復(fù)雜模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移到一個(gè)較小的模型中，實(shí)現(xiàn)模型壓縮D.模型壓縮會(huì)導(dǎo)致模型性能?chē)?yán)重下降，因此在實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)盡量避免使用9、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，對(duì)于一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題，我們需要選擇合適的算法來(lái)提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。假設(shè)數(shù)據(jù)集具有高維度、大量特征且存在非線(xiàn)性關(guān)系，同時(shí)樣本數(shù)量相對(duì)較少。在這種情況下，以下哪種算法可能是一個(gè)較好的選擇？（）A.邏輯回歸B.決策樹(shù)C.支持向量機(jī)D.樸素貝葉斯10、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型評(píng)估時(shí)，除了準(zhǔn)確性等常見(jiàn)指標(biāo)外，還可以使用混淆矩陣來(lái)更詳細(xì)地分析模型的性能。對(duì)于一個(gè)二分類(lèi)問(wèn)題，混淆矩陣包含了真陽(yáng)性（TP）、真陰性（TN）、假陽(yáng)性（FP）和假陰性（FN）等信息。以下哪個(gè)指標(biāo)可以通過(guò)混淆矩陣計(jì)算得到，并且對(duì)于不平衡數(shù)據(jù)集的評(píng)估較為有效？（）A.準(zhǔn)確率（Accuracy）B.召回率（Recall）C.F1值D.均方誤差（MSE）11、假設(shè)我們有一個(gè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，想要預(yù)測(cè)未來(lái)的值。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)算法可能不太適合（）A.線(xiàn)性回歸B.長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）C.隨機(jī)森林D.自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA）12、某研究需要對(duì)音頻信號(hào)進(jìn)行分類(lèi)，例如區(qū)分不同的音樂(lè)風(fēng)格。以下哪種特征在音頻分類(lèi)中經(jīng)常被使用？（）A.頻譜特征B.時(shí)域特征C.時(shí)頻特征D.以上特征都常用13、在集成學(xué)習(xí)中，Adaboost算法通過(guò)調(diào)整樣本的權(quán)重來(lái)訓(xùn)練多個(gè)弱分類(lèi)器。如果一個(gè)樣本在之前的分類(lèi)器中被錯(cuò)誤分類(lèi)，它的權(quán)重會(huì)（）A.保持不變B.減小C.增大D.隨機(jī)變化14、在使用支持向量機(jī)（SVM）進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，核函數(shù)的選擇對(duì)模型性能有重要影響。假設(shè)我們要對(duì)非線(xiàn)性可分的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。以下關(guān)于核函數(shù)的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.線(xiàn)性核函數(shù)適用于數(shù)據(jù)本身接近線(xiàn)性可分的情況B.多項(xiàng)式核函數(shù)可以擬合復(fù)雜的非線(xiàn)性關(guān)系，但計(jì)算復(fù)雜度較高C.高斯核函數(shù)（RBF核）對(duì)數(shù)據(jù)的分布不敏感，適用于大多數(shù)情況D.選擇核函數(shù)時(shí)，只需要考慮模型的復(fù)雜度，不需要考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)15、考慮一個(gè)推薦系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶(hù)的歷史行為和興趣為其推薦相關(guān)的商品或內(nèi)容。在構(gòu)建推薦模型時(shí)，可以使用基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過(guò)濾推薦或混合推薦等方法。如果用戶(hù)的歷史行為數(shù)據(jù)較為稀疏，以下哪種推薦方法可能更合適？（）A.基于內(nèi)容的推薦，利用商品的屬性和用戶(hù)的偏好進(jìn)行推薦B.協(xié)同過(guò)濾推薦，基于用戶(hù)之間的相似性進(jìn)行推薦C.混合推薦，結(jié)合多種推薦方法的優(yōu)點(diǎn)D.以上方法都不合適，無(wú)法進(jìn)行有效推薦16、在一個(gè)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(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN），通過(guò)對(duì)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(wèn)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(guò)逐步去噪生成圖像，具有較高的質(zhì)量和多樣性，但計(jì)算成本較高17、在進(jìn)行模型評(píng)估時(shí)，除了準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)，還可以使用混淆矩陣來(lái)更全面地了解模型的性能。假設(shè)我們有一個(gè)二分類(lèi)模型的混淆矩陣。以下關(guān)于混淆矩陣的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.混淆矩陣的行表示真實(shí)類(lèi)別，列表示預(yù)測(cè)類(lèi)別B.真陽(yáng)性（TruePositive，TP）表示實(shí)際為正例且被預(yù)測(cè)為正例的樣本數(shù)量C.假陰性（FalseNegative，F(xiàn)N）表示實(shí)際為正例但被預(yù)測(cè)為負(fù)例的樣本數(shù)量D.混淆矩陣只能用于二分類(lèi)問(wèn)題，不能用于多分類(lèi)問(wèn)題18、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法主要包括聚類(lèi)和降維等方法。以下關(guān)于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：聚類(lèi)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(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.K均值聚類(lèi)算法需要預(yù)先指定聚類(lèi)的個(gè)數(shù)K，并且對(duì)初始值比較敏感B.層次聚類(lèi)算法可以生成樹(shù)形結(jié)構(gòu)的聚類(lèi)結(jié)果，便于直觀(guān)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(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法不需要任何先驗(yàn)知識(shí)，完全由數(shù)據(jù)本身驅(qū)動(dòng)19、假設(shè)正在進(jìn)行一個(gè)情感分析任務(wù)，使用深度學(xué)習(xí)模型。以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)常用于情感分析？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）C.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）D.以上都可以20、在一個(gè)工業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量控制場(chǎng)景中，需要通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)產(chǎn)品的質(zhì)量參數(shù)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常。數(shù)據(jù)具有高維度、動(dòng)態(tài)變化和噪聲等特點(diǎn)。以下哪種監(jiān)測(cè)和分析方法可能是最合適的？（）A.基于主成分分析（PCA）的降維方法，找出主要的影響因素，但對(duì)異常的敏感度可能較低B.采用孤立森林算法，專(zhuān)門(mén)用于檢測(cè)異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，但對(duì)于高維數(shù)據(jù)效果可能不穩(wěn)定C.運(yùn)用自組織映射（SOM）網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)和可視化，但實(shí)時(shí)性可能不足D.利用基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)編碼器（Autoencoder），學(xué)習(xí)正常數(shù)據(jù)的模式，對(duì)異常數(shù)據(jù)有較好的檢測(cè)能力，但訓(xùn)練和計(jì)算成本較高二、簡(jiǎn)答題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)在服裝設(shè)計(jì)中的應(yīng)用有哪些？2、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)在細(xì)胞遺傳學(xué)中的應(yīng)用是什么？3、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)中K-Means聚類(lèi)的步驟。4、（本題5分）解釋Isomap降維方法的特點(diǎn)。5、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)中多層感知機(jī)（MLP）的結(jié)構(gòu)。三、應(yīng)用題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）運(yùn)用梯度提升樹(shù)預(yù)測(cè)商品的退貨率。2、（本題5分）借助糖尿病相關(guān)數(shù)據(jù)研究疾病的病理生理機(jī)制和治療方法。3、（本題5分）使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練機(jī)器人進(jìn)行足球比賽。4、（本題5分）使用CNN對(duì)手寫(xiě)字母進(jìn)行識(shí)別。5、（