魯東大學(xué)《人工智能基礎(chǔ)理論與實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第1頁(yè)
魯東大學(xué)《人工智能基礎(chǔ)理論與實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第2頁(yè)
魯東大學(xué)《人工智能基礎(chǔ)理論與實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第3頁(yè)
魯東大學(xué)《人工智能基礎(chǔ)理論與實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷_第4頁(yè)
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學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè),共3頁(yè)魯東大學(xué)

《人工智能基礎(chǔ)理論與實(shí)踐》2023-2024學(xué)年第二學(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30個(gè)小題,每小題1分,共30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、自然語(yǔ)言處理是人工智能的重要研究方向之一,其目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)理解和生成人類語(yǔ)言。以下關(guān)于自然語(yǔ)言處理的說法,錯(cuò)誤的是()A.詞法分析、句法分析和語(yǔ)義理解是自然語(yǔ)言處理中的關(guān)鍵步驟B.機(jī)器翻譯是自然語(yǔ)言處理的重要應(yīng)用之一,但目前的機(jī)器翻譯質(zhì)量已經(jīng)完全達(dá)到了人類翻譯的水平C.文本分類、情感分析和信息抽取等任務(wù)都屬于自然語(yǔ)言處理的范疇D.自然語(yǔ)言處理面臨著詞匯歧義、句法結(jié)構(gòu)復(fù)雜和語(yǔ)義理解困難等諸多挑戰(zhàn)2、人工智能中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法可以用于訓(xùn)練機(jī)器人完成復(fù)雜的任務(wù)。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)在不同地形上行走。以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練機(jī)器人的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.機(jī)器人通過與環(huán)境的交互獲得獎(jiǎng)勵(lì)或懲罰,從而調(diào)整自己的動(dòng)作策略B.可以使用模擬環(huán)境進(jìn)行大量的訓(xùn)練,以減少在真實(shí)環(huán)境中的試驗(yàn)成本和風(fēng)險(xiǎn)C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練出的機(jī)器人策略在不同的環(huán)境條件下都能保持最優(yōu)性能,無(wú)需進(jìn)一步調(diào)整D.合理設(shè)計(jì)獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)對(duì)于引導(dǎo)機(jī)器人學(xué)習(xí)到期望的行為至關(guān)重要3、人工智能中的多智能體系統(tǒng)是由多個(gè)相互作用的智能體組成的。假設(shè)在一個(gè)物流配送場(chǎng)景中,多個(gè)配送車輛作為智能體需要協(xié)同工作以優(yōu)化配送路線。那么,以下關(guān)于多智能體系統(tǒng)的特點(diǎn),哪一項(xiàng)是不正確的?()A.智能體之間需要進(jìn)行有效的通信和協(xié)調(diào)B.單個(gè)智能體的決策會(huì)影響整個(gè)系統(tǒng)的性能C.多智能體系統(tǒng)總是能夠達(dá)到全局最優(yōu)解D.智能體可以具有不同的目標(biāo)和策略4、人工智能在醫(yī)療影像診斷中的應(yīng)用不斷發(fā)展。以下關(guān)于人工智能在醫(yī)療影像診斷應(yīng)用的說法,不正確的是()A.能夠輔助醫(yī)生更快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)病變和異常B.可以提高診斷的一致性和重復(fù)性,減少人為誤差C.人工智能的診斷結(jié)果可以完全替代醫(yī)生的專業(yè)判斷D.需要與醫(yī)生的臨床經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí)相結(jié)合,共同為患者提供診斷服務(wù)5、人工智能中的預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型,如GPT-3,引起了廣泛關(guān)注。假設(shè)要利用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型進(jìn)行特定任務(wù)的微調(diào)。以下關(guān)于預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型在大規(guī)模通用語(yǔ)料上學(xué)習(xí)了語(yǔ)言的通用知識(shí)和模式B.微調(diào)時(shí)可以使用少量的特定任務(wù)數(shù)據(jù),快速適應(yīng)新的任務(wù)C.預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的參數(shù)規(guī)模越大,性能一定越好D.可以根據(jù)具體需求對(duì)預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型的輸出進(jìn)行進(jìn)一步的處理和優(yōu)化6、在人工智能的自動(dòng)駕駛倫理問題中,假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車面臨不可避免的碰撞,必須在保護(hù)車內(nèi)乘客和避免撞到行人之間做出選擇。以下關(guān)于這種倫理困境的解決方法,哪一項(xiàng)是最具爭(zhēng)議的?()A.優(yōu)先保護(hù)車內(nèi)乘客的生命安全,因?yàn)樗麄兪擒囕v的使用者B.隨機(jī)做出選擇,將命運(yùn)交給概率C.設(shè)計(jì)算法,根據(jù)具體情況(如行人的數(shù)量、年齡等)進(jìn)行權(quán)衡D.完全由汽車制造商決定默認(rèn)的選擇策略,用戶無(wú)法干預(yù)7、在人工智能的圖像生成領(lǐng)域,生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)取得了令人矚目的成果。假設(shè)要生成逼真的藝術(shù)畫作,同時(shí)具有獨(dú)特的風(fēng)格和創(chuàng)造力。以下哪種改進(jìn)的GAN架構(gòu)或訓(xùn)練方法能夠更好地實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)?()A.條件GANB.循環(huán)GANC.自監(jiān)督GAND.以上方法結(jié)合使用8、在人工智能的文本摘要生成中,假設(shè)需要從長(zhǎng)篇文章中提取關(guān)鍵信息并生成簡(jiǎn)潔準(zhǔn)確的摘要。以下哪種方法能夠更好地捕捉文章的主旨和重點(diǎn)?()A.基于注意力機(jī)制的模型,關(guān)注重要的文本部分B.按照文章的開頭和結(jié)尾提取關(guān)鍵語(yǔ)句C.隨機(jī)選擇文章中的段落作為摘要D.不進(jìn)行任何分析,直接輸出原文的前幾段9、人工智能中的自動(dòng)推理技術(shù)旨在讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)進(jìn)行邏輯推理和問題求解。以下關(guān)于自動(dòng)推理的說法,不正確的是()A.自動(dòng)推理可以應(yīng)用于定理證明、規(guī)劃和診斷等領(lǐng)域B.基于規(guī)則的推理和基于模型的推理是自動(dòng)推理的常見方法C.自動(dòng)推理系統(tǒng)能夠處理所有復(fù)雜的邏輯問題,無(wú)需人類干預(yù)D.不確定性推理和非單調(diào)推理是自動(dòng)推理中的難點(diǎn)和研究熱點(diǎn)10、在人工智能的發(fā)展中,倫理和社會(huì)問題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)城市計(jì)劃廣泛部署具有人臉識(shí)別功能的監(jiān)控系統(tǒng),以下關(guān)于人工智能倫理的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.需要考慮個(gè)人隱私保護(hù),確保人臉識(shí)別數(shù)據(jù)的安全存儲(chǔ)和使用B.應(yīng)該評(píng)估該系統(tǒng)可能帶來的歧視和不公平待遇等潛在風(fēng)險(xiǎn)C.只要該系統(tǒng)能夠提高城市的安全性,就無(wú)需考慮倫理和社會(huì)影響D.公眾應(yīng)該參與到關(guān)于人工智能應(yīng)用的決策過程中,表達(dá)自己的意見和關(guān)切11、在自然語(yǔ)言處理中,機(jī)器翻譯是一個(gè)重要的應(yīng)用。假設(shè)正在開發(fā)一種新的機(jī)器翻譯模型,以下關(guān)于機(jī)器翻譯技術(shù)的描述,正確的是:()A.基于規(guī)則的機(jī)器翻譯方法總是能夠生成最準(zhǔn)確和自然的翻譯結(jié)果B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯模型不需要大量的平行語(yǔ)料進(jìn)行訓(xùn)練就能達(dá)到很好的效果C.結(jié)合統(tǒng)計(jì)方法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯模型能夠更好地處理復(fù)雜的語(yǔ)言結(jié)構(gòu)和語(yǔ)義D.機(jī)器翻譯的質(zhì)量只取決于所使用的算法,與語(yǔ)言的文化背景和語(yǔ)境無(wú)關(guān)12、人工智能中的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)在圖像生成和數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方面表現(xiàn)出色。假設(shè)要使用GAN生成逼真的人臉圖像,以下關(guān)于GAN的描述,正確的是:()A.GAN的訓(xùn)練過程非常穩(wěn)定,不會(huì)出現(xiàn)模式崩潰等問題B.生成器和判別器的能力不需要平衡,只要其中一個(gè)強(qiáng)大就能生成好的圖像C.GAN可以通過不斷的對(duì)抗訓(xùn)練,學(xué)習(xí)到真實(shí)數(shù)據(jù)的分布,從而生成逼真的新樣本D.GAN只能用于圖像生成,不能應(yīng)用于其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)生成13、強(qiáng)化學(xué)習(xí)是人工智能中的一個(gè)重要領(lǐng)域,常用于訓(xùn)練智能體在環(huán)境中做出最優(yōu)決策。假設(shè)一個(gè)機(jī)器人需要在一個(gè)充滿障礙物的房間里找到通往目標(biāo)位置的路徑,同時(shí)避免碰撞。在這種情況下,以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的說法,哪一項(xiàng)是正確的?()A.智能體通過隨機(jī)嘗試不同的動(dòng)作來學(xué)習(xí)最優(yōu)策略B.獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)的設(shè)計(jì)對(duì)學(xué)習(xí)效果沒有太大影響C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)不需要考慮環(huán)境的動(dòng)態(tài)變化D.一旦訓(xùn)練完成,智能體在新的環(huán)境中無(wú)需重新學(xué)習(xí)就能表現(xiàn)良好14、在人工智能的發(fā)展中,倫理和社會(huì)問題日益受到關(guān)注。假設(shè)一個(gè)城市正在考慮廣泛部署人工智能監(jiān)控系統(tǒng),以下關(guān)于人工智能倫理的描述,正確的是:()A.只要人工智能系統(tǒng)能夠提高安全性,就無(wú)需考慮其可能對(duì)個(gè)人隱私造成的侵犯B.在部署人工智能系統(tǒng)時(shí),不需要考慮公平性和透明度,只要結(jié)果有效就行C.應(yīng)該在開發(fā)和使用人工智能技術(shù)時(shí),遵循倫理原則,制定相關(guān)法規(guī)和政策,以確保其有益和無(wú)害的應(yīng)用D.人工智能的倫理問題是次要的,技術(shù)發(fā)展才是關(guān)鍵,倫理可以在后期考慮15、人工智能中的遷移學(xué)習(xí)是一種有效的技術(shù),能夠利用已有的知識(shí)和模型來解決新的問題。假設(shè)我們已經(jīng)有一個(gè)在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,現(xiàn)在要將其應(yīng)用于一個(gè)新的、但相關(guān)的圖像分類任務(wù)。以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的說法,哪一項(xiàng)是正確的?()A.可以直接使用原模型的參數(shù),無(wú)需任何調(diào)整B.只需要對(duì)模型的最后幾層進(jìn)行重新訓(xùn)練C.遷移學(xué)習(xí)一定能提高新任務(wù)的性能D.原模型的架構(gòu)和新任務(wù)必須完全相同16、在人工智能的發(fā)展過程中,算力的提升起到了重要的推動(dòng)作用。假設(shè)一個(gè)研究團(tuán)隊(duì)需要進(jìn)行大規(guī)模的人工智能模型訓(xùn)練。以下關(guān)于算力對(duì)人工智能的影響的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.強(qiáng)大的算力能夠加速模型的訓(xùn)練過程,縮短研發(fā)周期B.更高的算力可以支持更復(fù)雜的模型結(jié)構(gòu)和更多的數(shù)據(jù)處理C.只要有足夠的算力,就可以忽略模型的優(yōu)化和算法的改進(jìn)D.算力的成本和可獲取性會(huì)影響人工智能技術(shù)的應(yīng)用和推廣17、人工智能在金融領(lǐng)域的風(fēng)險(xiǎn)管理中具有潛在應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)一家銀行要利用人工智能評(píng)估客戶的信用風(fēng)險(xiǎn),以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可以分析客戶的交易記錄、財(cái)務(wù)狀況等多維度數(shù)據(jù),進(jìn)行信用評(píng)估B.深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)提取數(shù)據(jù)中的隱藏特征,提高信用評(píng)估的準(zhǔn)確性C.人工智能評(píng)估的信用結(jié)果可以完全取代傳統(tǒng)的信用評(píng)估方法,無(wú)需人工審核D.為了保證評(píng)估的公正性和可靠性,需要對(duì)人工智能模型進(jìn)行定期監(jiān)測(cè)和驗(yàn)證18、人工智能中的自動(dòng)推理技術(shù)在邏輯證明、問題求解等方面發(fā)揮著作用。假設(shè)我們要證明一個(gè)復(fù)雜的數(shù)學(xué)定理,使用自動(dòng)推理系統(tǒng)。那么,關(guān)于自動(dòng)推理,以下哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以基于邏輯規(guī)則和已知事實(shí)進(jìn)行推導(dǎo)B.能夠處理不確定和模糊的信息C.對(duì)于復(fù)雜問題可能會(huì)面臨計(jì)算復(fù)雜性的挑戰(zhàn)D.其結(jié)果的正確性完全依賴于輸入的前提和規(guī)則的準(zhǔn)確性19、在人工智能的知識(shí)圖譜構(gòu)建中,例如整合多個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)并建立關(guān)聯(lián),以下哪種方法和工具可能是常用的?()A.本體論和語(yǔ)義網(wǎng)技術(shù)B.信息抽取和實(shí)體識(shí)別C.關(guān)系抽取和圖數(shù)據(jù)庫(kù)D.以上都是20、在人工智能的語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)中,需要克服許多挑戰(zhàn)。假設(shè)要開發(fā)一個(gè)能夠在嘈雜環(huán)境中準(zhǔn)確識(shí)別語(yǔ)音的系統(tǒng),以下關(guān)于解決噪聲問題的方法,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.使用麥克風(fēng)陣列技術(shù),對(duì)多個(gè)麥克風(fēng)采集的信號(hào)進(jìn)行處理,增強(qiáng)有用信號(hào),抑制噪聲B.采用深度學(xué)習(xí)中的降噪自編碼器,對(duì)輸入的語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行預(yù)處理,去除噪聲C.完全忽略噪聲,只關(guān)注語(yǔ)音的關(guān)鍵特征D.利用語(yǔ)音增強(qiáng)算法,提高語(yǔ)音的信噪比21、人工智能中的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)在許多領(lǐng)域都有應(yīng)用,如語(yǔ)音助手和智能客服。假設(shè)正在改進(jìn)一個(gè)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)的性能,以下關(guān)于語(yǔ)音識(shí)別的描述,正確的是:()A.語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率只取決于聲學(xué)模型,語(yǔ)言模型對(duì)其影響不大B.環(huán)境噪聲對(duì)語(yǔ)音識(shí)別的結(jié)果沒有顯著影響,系統(tǒng)可以自動(dòng)過濾噪聲C.不斷優(yōu)化聲學(xué)模型和語(yǔ)言模型,并結(jié)合大量的語(yǔ)音數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,可以提高語(yǔ)音識(shí)別的準(zhǔn)確率D.語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)不需要考慮不同人的口音和語(yǔ)速差異,能夠統(tǒng)一處理22、在深度學(xué)習(xí)中,“批量歸一化(BatchNormalization)”的主要作用是?()A.加速訓(xùn)練B.防止過擬合C.提高模型精度D.以上都是23、在人工智能的研究中,可解釋性是一個(gè)重要的問題。假設(shè)一個(gè)醫(yī)療決策支持系統(tǒng)基于人工智能模型給出診斷建議。以下關(guān)于模型可解釋性的描述,哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的?()A.可解釋性有助于醫(yī)生和患者理解模型的決策依據(jù),增加信任度B.一些復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型由于其內(nèi)部運(yùn)作的復(fù)雜性,往往具有較低的可解釋性C.為了提高模型的性能,可以犧牲一定的可解釋性D.可解釋性對(duì)于所有類型的人工智能應(yīng)用都是同等重要的,沒有優(yōu)先級(jí)之分24、深度學(xué)習(xí)在近年來取得了顯著的成果,特別是在圖像識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的敘述,不準(zhǔn)確的是()A.深度學(xué)習(xí)是一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征B.深度學(xué)習(xí)模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算資源來進(jìn)行訓(xùn)練C.深度學(xué)習(xí)可以解決傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法難以處理的復(fù)雜問題,如語(yǔ)義理解和情感分析D.深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)一旦確定,就無(wú)法根據(jù)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化25、人工智能中的模型壓縮技術(shù)用于減少模型的參數(shù)和計(jì)算量。假設(shè)要在資源受限的設(shè)備上部署一個(gè)大型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以下關(guān)于模型壓縮的描述,正確的是:()A.剪枝技術(shù)通過刪除不重要的神經(jīng)元和連接來壓縮模型,不會(huì)影響模型性能B.量化技術(shù)將模型的參數(shù)從浮點(diǎn)數(shù)轉(zhuǎn)換為整數(shù),會(huì)導(dǎo)致較大的精度損失C.知識(shí)蒸餾將復(fù)雜模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移到簡(jiǎn)單模型中,但效果不如直接使用復(fù)雜模型D.模型壓縮技術(shù)會(huì)犧牲一定的模型性能,但可以顯著提高模型的部署效率26、人工智能在金融欺詐檢測(cè)中的應(yīng)用能夠提高防范能力。假設(shè)一個(gè)金融機(jī)構(gòu)要利用人工智能檢測(cè)欺詐行為,以下關(guān)于其應(yīng)用的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.分析交易數(shù)據(jù)中的異常模式和行為特征,識(shí)別潛在的欺詐B.實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警,及時(shí)采取措施阻止欺詐交易C.人工智能可以完全杜絕金融欺詐的發(fā)生,無(wú)需其他防范手段D.結(jié)合規(guī)則引擎和機(jī)器學(xué)習(xí)算法,提高檢測(cè)的準(zhǔn)確性和適應(yīng)性27、人工智能在智能交通系統(tǒng)中的應(yīng)用包括交通流量預(yù)測(cè)和智能信號(hào)燈控制等。假設(shè)要優(yōu)化一個(gè)城市的交通信號(hào)燈系統(tǒng),以下關(guān)于智能交通中的人工智能應(yīng)用的描述,正確的是:()A.僅依靠歷史交通數(shù)據(jù)就能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)的信號(hào)燈控制策略,無(wú)需考慮實(shí)時(shí)交通狀況B.人工智能算法在交通流量預(yù)測(cè)中總是能夠準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來的交通狀況,不受突發(fā)情況的影響C.結(jié)合實(shí)時(shí)交通數(shù)據(jù)、傳感器信息和深度學(xué)習(xí)算法,可以動(dòng)態(tài)優(yōu)化交通信號(hào)燈控制,提高交通效率D.智能交通系統(tǒng)中的人工智能應(yīng)用會(huì)導(dǎo)致交通管理的復(fù)雜性增加,不如傳統(tǒng)方法可靠28、在人工智能的圖像生成任務(wù)中,例如生成逼真的人臉圖像或風(fēng)景圖像,假設(shè)需要生成具有高度細(xì)節(jié)和真實(shí)感的圖像。以下哪種技術(shù)或模型在圖像生成方面表現(xiàn)較為出色?()A.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GANs),通過對(duì)抗訓(xùn)練生成圖像B.自編碼器(Autoencoder),壓縮和解壓縮圖像C.傳統(tǒng)的圖像處理算法,如濾波和邊緣檢測(cè)D.隨機(jī)生成像素值來創(chuàng)建圖像29、在人工智能的可解釋性研究中,對(duì)于一個(gè)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型,假設(shè)需要向用戶解釋模型的決策依據(jù)和輸出結(jié)果。以下哪種方法能夠提供更直觀和易于理解的解釋?()A.特征重要性分析,確定輸入特征對(duì)輸出的影響B(tài).可視化中間層的激活值C.生成文本解釋,描述模型的推理過程D.以上都是30、在人工智能的發(fā)展中,模型壓縮和優(yōu)化技術(shù)有助于在資源受限的設(shè)備上部署模型。假設(shè)要將一個(gè)大型的人工智能模型部署到移動(dòng)設(shè)備上,以下關(guān)于模型壓縮和優(yōu)化的描述,哪一項(xiàng)是不正確的?()A.可以采用剪枝、量化等方法減少模型的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量B.模型壓縮可能會(huì)導(dǎo)致一定程度的性能損失,但可以通過優(yōu)化算法來彌補(bǔ)C.模型壓縮和優(yōu)化只適用于深度學(xué)習(xí)模型,對(duì)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型無(wú)效D.需要在模型性能和資源消耗之間進(jìn)行平衡,找到最優(yōu)的解決方案二、操作題(本

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