桂林信息科技學(xué)院《實時渲染技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(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頁桂林信息科技學(xué)院

《實時渲染技術(shù)》2023-2024學(xué)年第二學(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、想象一個圖像分類的競賽，要求在有限的計算資源和時間內(nèi)達到最高的準(zhǔn)確率。以下哪種優(yōu)化策略可能是最關(guān)鍵的？（）A.數(shù)據(jù)增強，通過對原始數(shù)據(jù)進行隨機變換增加數(shù)據(jù)量，但可能引入噪聲B.超參數(shù)調(diào)優(yōu)，找到模型的最優(yōu)參數(shù)組合，但搜索空間大且耗時C.模型壓縮，減少模型參數(shù)和計算量，如剪枝和量化，但可能損失一定精度D.集成學(xué)習(xí)，組合多個模型的預(yù)測結(jié)果，提高穩(wěn)定性和準(zhǔn)確率，但訓(xùn)練成本高2、在進行深度學(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（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)特點進行選擇3、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4、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行融合，但可能存在過擬合風(fēng)險D.基于注意力機制的融合，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5、某機器學(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6、在一個深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過程中，出現(xiàn)了梯度消失的問題。以下哪種方法可以嘗試解決這個問題？（）A.使用ReLU激活函數(shù)B.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)C.減小學(xué)習(xí)率D.以上方法都可能有效7、假設(shè)正在研究一個醫(yī)療圖像診斷問題，需要對腫瘤進行分類。由于醫(yī)療數(shù)據(jù)的獲取較為困難，數(shù)據(jù)集規(guī)模較小。在這種情況下，以下哪種技術(shù)可能有助于提高模型的性能？（）A.使用大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練模型，并在小數(shù)據(jù)集上進行微調(diào)B.增加模型的層數(shù)和參數(shù)數(shù)量，提高模型的復(fù)雜度C.減少特征數(shù)量，簡化模型結(jié)構(gòu)D.不進行任何特殊處理，直接使用傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法8、假設(shè)正在研究一個自然語言處理任務(wù)，需要對句子進行語義理解。以下哪種深度學(xué)習(xí)模型在捕捉句子的長期依賴關(guān)系方面表現(xiàn)較好？（）A.雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GCN）D.以上模型都有其特點9、在構(gòu)建一個用于圖像識別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）時，需要考慮許多因素。假設(shè)我們正在設(shè)計一個用于識別手寫數(shù)字的CNN模型。以下關(guān)于CNN設(shè)計的描述，哪一項是不正確的？（）A.增加卷積層的數(shù)量可以提取更復(fù)雜的圖像特征，提高識別準(zhǔn)確率B.較大的卷積核尺寸能夠捕捉更廣泛的圖像信息，有助于模型性能提升C.在卷積層后添加池化層可以減少特征數(shù)量，降低計算復(fù)雜度，同時保持主要特征D.使用合適的激活函數(shù)如ReLU可以引入非線性，增強模型的表達能力10、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11、在機器學(xué)習(xí)中，對于一個分類問題，我們需要選擇合適的算法來提高預(yù)測準(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性關(guān)系，同時樣本數(shù)量相對較少。在這種情況下，以下哪種算法可能是一個較好的選擇？（）A.邏輯回歸B.決策樹C.支持向量機D.樸素貝葉斯12、在進行時間序列預(yù)測時，有多種方法可供選擇。假設(shè)我們要預(yù)測股票價格的走勢。以下關(guān)于時間序列預(yù)測方法的描述，哪一項是不正確的？（）A.自回歸移動平均（ARMA）模型假設(shè)時間序列是線性的，通過對歷史數(shù)據(jù)的加權(quán)平均和殘差來進行預(yù)測B.差分整合移動平均自回歸（ARIMA）模型可以處理非平穩(wěn)的時間序列，通過差分操作將其轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)序列C.長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）能夠捕捉時間序列中的長期依賴關(guān)系，適用于復(fù)雜的時間序列預(yù)測任務(wù)D.所有的時間序列預(yù)測方法都能準(zhǔn)確地預(yù)測未來的股票價格，不受市場不確定性和突發(fā)事件的影響13、假設(shè)要對大量的文本數(shù)據(jù)進行主題建模，以發(fā)現(xiàn)潛在的主題和模式。以下哪種技術(shù)可能是最有效的？（）A.潛在狄利克雷分配（LDA），基于概率模型，能夠發(fā)現(xiàn)文本中的潛在主題，但對短文本效果可能不好B.非負(fù)矩陣分解（NMF），將文本矩陣分解為低秩矩陣，但解釋性相對較弱C.基于詞向量的聚類方法，如K-Means聚類，但依賴于詞向量的質(zhì)量和表示D.層次聚類方法，能夠展示主題的層次結(jié)構(gòu)，但計算復(fù)雜度較高14、某研究需要對一個大型數(shù)據(jù)集進行降維，同時希望保留數(shù)據(jù)的主要特征。以下哪種降維方法在這種情況下可能較為合適？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）D.自編碼器15、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.注意力機制與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合B.多層感知機與卷積神經(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.以上模型都有可能二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）談?wù)勗谕ㄐ蓬I(lǐng)域，機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用。2、（本題5分）說明機器學(xué)習(xí)在智慧城市中的應(yīng)用。3、（本題5分）簡述機器學(xué)習(xí)中循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體。三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）論述在情感分析任務(wù)中，機器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用和面臨的語言表達多樣性挑戰(zhàn)。研究如何利用上下文信息和語義理解提高情感分析的準(zhǔn)確性。2、（本題5分）結(jié)合實際案例，論述機器學(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)測等方面的機器學(xué)習(xí)技術(shù)和應(yīng)用前景。3、（本題5分）論述機器學(xué)習(xí)中的深度學(xué)習(xí)模型可解釋性研究進展。深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性一直是研究的熱點問題，分析當(dāng)前的研究進展和方法。4、（本題5分）論述機器學(xué)習(xí)在建筑能源效率優(yōu)化中的應(yīng)用。分析數(shù)據(jù)收集和模型選擇的關(guān)鍵