云南機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院《機(jī)器智能與信息對抗》2023-2024學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁云南機(jī)電職業(yè)技術(shù)學(xué)院

《機(jī)器智能與信息對抗》2023-2024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(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）被廣泛應(yīng)用于圖像識別等領(lǐng)域。假設(shè)我們正在設(shè)計一個CNN模型，對于圖像分類任務(wù)，以下哪個因素對模型性能的影響較大（）A.卷積核的大小B.池化層的窗口大小C.全連接層的神經(jīng)元數(shù)量D.以上因素影響都不大2、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)3、當(dāng)處理不平衡數(shù)據(jù)集（即某個類別在數(shù)據(jù)中占比極?。r，以下哪種方法可以提高模型對少數(shù)類別的識別能力（）A.對多數(shù)類別進(jìn)行欠采樣B.對少數(shù)類別進(jìn)行過采樣C.調(diào)整分類閾值D.以上方法都可以4、在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，智能體通過與環(huán)境進(jìn)行交互來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略。假設(shè)一個機(jī)器人需要在復(fù)雜的環(huán)境中找到通往目標(biāo)的最佳路徑，并且在途中會遇到各種障礙和獎勵。在這種情況下，以下哪種強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可能更適合解決這個問題？（）A.Q-learning算法，通過估計狀態(tài)-動作值函數(shù)來選擇動作B.SARSA算法，基于當(dāng)前策略進(jìn)行策略評估和改進(jìn)C.策略梯度算法，直接優(yōu)化策略的參數(shù)D.以上算法都不適合，需要使用專門的路徑規(guī)劃算法5、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6、深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個重要分支，它利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說法中，錯誤的是：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多層結(jié)構(gòu)，可以自動學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征表示。深度學(xué)習(xí)在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了巨大的成功。那么，下列關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說法錯誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種專門用于處理圖像數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于處理序列數(shù)據(jù)，如文本、時間序列等C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的計算資源和時間D.深度學(xué)習(xí)算法可以自動學(xué)習(xí)到最優(yōu)的特征表示，不需要人工設(shè)計特征7、在一個信用評估模型中，我們需要根據(jù)用戶的個人信息、財務(wù)狀況等數(shù)據(jù)來判斷其信用風(fēng)險。數(shù)據(jù)集存在類別不平衡的問題，即信用良好的用戶數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于信用不良的用戶。為了解決這個問題，以下哪種方法是不合適的？（）A.對少數(shù)類樣本進(jìn)行過采樣，增加其數(shù)量B.對多數(shù)類樣本進(jìn)行欠采樣，減少其數(shù)量C.為不同類別的樣本設(shè)置不同的權(quán)重，在損失函數(shù)中加以考慮D.直接使用原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，忽略類別不平衡8、某研究需要對音頻信號進(jìn)行分類，例如區(qū)分不同的音樂風(fēng)格。以下哪種特征在音頻分類中經(jīng)常被使用？（）A.頻譜特征B.時域特征C.時頻特征D.以上特征都常用9、在進(jìn)行模型壓縮時，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.知識蒸餾是將復(fù)雜模型的知識轉(zhuǎn)移到一個較小的模型中，實(shí)現(xiàn)模型壓縮D.模型壓縮會導(dǎo)致模型性能嚴(yán)重下降，因此在實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)盡量避免使用10、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，交叉驗(yàn)證是一種常用的評估模型性能和選擇超參數(shù)的方法。假設(shè)我們正在使用K折交叉驗(yàn)證來評估一個分類模型。以下關(guān)于交叉驗(yàn)證的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.將數(shù)據(jù)集隨機(jī)分成K個大小相等的子集，依次選擇其中一個子集作為測試集，其余子集作為訓(xùn)練集B.通過計算K次實(shí)驗(yàn)的平均準(zhǔn)確率等指標(biāo)來評估模型的性能C.可以在交叉驗(yàn)證過程中同時調(diào)整多個超參數(shù)，找到最優(yōu)的超參數(shù)組合D.交叉驗(yàn)證只適用于小數(shù)據(jù)集，對于大數(shù)據(jù)集計算成本過高，不適用11、考慮一個時間序列預(yù)測問題，數(shù)據(jù)具有明顯的季節(jié)性特征。以下哪種方法可以處理這種季節(jié)性？（）A.在模型中添加季節(jié)性項(xiàng)B.使用季節(jié)性差分C.采用季節(jié)性自回歸移動平均（SARIMA）模型D.以上都可以12、在特征工程中，獨(dú)熱編碼（One-HotEncoding）用于（）A.處理類別特征B.處理數(shù)值特征C.降維D.以上都不是13、假設(shè)正在開發(fā)一個用于圖像分割的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。以下哪種損失函數(shù)通常用于評估圖像分割的效果？（）A.交叉熵?fù)p失B.均方誤差損失C.Dice損失D.以上損失函數(shù)都可能使用14、機(jī)器學(xué)習(xí)中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加快訓(xùn)練速度B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是15、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(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，但計算成本較高二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）談?wù)勗诘刭|(zhì)勘探中，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。2、（本題5分）解釋如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測。3、（本題5分）簡述在生物信息學(xué)中，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像識別任務(wù)中的應(yīng)用。分析卷積層、池化層的作用和設(shè)計原則，以及如何通過調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提高性能。2、（本題5分）論述深度學(xué)習(xí)中的多頭注意力機(jī)制的原理及應(yīng)用。分析其在不同任務(wù)中的優(yōu)勢和局限性。3、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在氣象災(zāi)害預(yù)警中的應(yīng)用，如臺風(fēng)路徑預(yù)測、暴雨洪澇預(yù)警等，分析其對災(zāi)害防范的重要性。4、（本題5分）闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)。解釋數(shù)據(jù)增強(qiáng)的重要性，介紹常見的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法。分析數(shù)據(jù)增強(qiáng)對機(jī)器學(xué)習(xí)模型性能的影響。5、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)中的