亚洲精品自慰成人无码三级片|伊人乱码一区一站|美女黄片免费在线观看|手机在线观看无码片子|中文字幕日本强奸|91大神无码六月婷国产|日韩一区二区三区激情精品|亚洲成人网日韩有码|欧美日韩精品一区二区三区视频播放|Av在线收看日韩无天操

人工智能考試

歡迎參加本次人工智能考試，請認真作答以下題目。
1. 基本信息：
姓名：
部門：
員工編號：
第一部分 單選題
2. 粒子群優(yōu)化算法中，群體歷史最優(yōu)位置的更新是（ ）。
3. 遺傳算法中，變異的作用不包括（ ）。
4. 遺傳算法中，選擇算子的作用不包括（ ）。
5. 遺傳算法中，用（ ）表示基因。
6. 遺傳算法中，模擬物種“繁殖”的過程是（ ）。
7. 遺傳算法中，基因交叉的概率稱為（ ）。
8. 遺傳算法中，評價每個個體的適應(yīng)能力通過（ ）實現(xiàn)。
第二部分 判斷題
9. 人工智能的研究范疇僅限于模擬單個智能體的智能活動。
10. 進化智能算法適用于所有類型的問題。
11. 粒子群優(yōu)化算法是基于單個鳥覓食策略的研究提出的。
12. 遺傳算法和群體智能算法都來源于生物學(xué)、生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域。
13. 群體智能算法中，個體之間的交互協(xié)作是關(guān)鍵，而個體經(jīng)驗就不需要考慮了。
14. 粒子群優(yōu)化算法不需要考慮個體的歷史最優(yōu)位置。
15. 進化智能算法中，物種的進化是通過不斷地試錯實現(xiàn)的。
16. 群體智能算法可以解決所有類型的問題。
17. 進化智能算法中，選擇操作的目的是保留優(yōu)秀的個體，淘汰劣質(zhì)的個體。
18. 遺傳算法中，環(huán)境的設(shè)計要保證最優(yōu)解對應(yīng)的個體具有最強的適應(yīng)能力，最優(yōu)解個體的“基因”有更高的概率在代際傳遞和保持。
第三部分 單選題
19. 下列關(guān)于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的說法不正確的是
20. 有關(guān)機器學(xué)習(xí)，說法錯誤的是：
21. 關(guān)于決策樹，說法有誤的是：
22. K 近鄰(KNN)算法中，“K”指的是什么？
23. 決策樹是一種常用的機器學(xué)習(xí)算法，它主要是用來做什么的？
24. 在機器學(xué)習(xí)中，以下哪項是監(jiān)督學(xué)習(xí)的例子？
25. 哪種類型的機器學(xué)習(xí)算法不需要事先知道數(shù)據(jù)分布？
26. 強化學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要區(qū)別是什么？
27. 在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，"cluster"（簇或者聚類）指的是什么？
28. K均值聚類算法初始化時需要選擇什么？
29. 機器學(xué)習(xí)是一種讓計算機系統(tǒng)利用___來改進其性能的技術(shù)。
30. 在機器學(xué)習(xí)中，評估模型性能時，通常使用（ ）來評估模型的泛化能力。
31. 強化學(xué)習(xí)的核心組成部分包括（ ）（1）狀態(tài)（state）（2）動作（action）（3）獎勵函數(shù)（reward function）
32. 監(jiān)督學(xué)習(xí)中，模型訓(xùn)練的目的是（ ）
33. 無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，聚類算法的結(jié)果受到（ ）的影響。1）數(shù)據(jù)的分布（2）初始聚類中心的選擇（3）簇的數(shù)量
34. 以下關(guān)于機器學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)集成與規(guī)約的說法，正確的是（ ）
35. 無監(jiān)督學(xué)習(xí)中，聚類算法的好壞可以通過（ ）來評估。（1）聚類結(jié)果的準確性（2）聚類結(jié)果的穩(wěn)定性（3）聚類結(jié)果的可解釋性
36. 20世紀50年代中期 60年代中期，人們試圖通過軟件編程使計算機具有智能思考能力，但結(jié)果未達到期望，原因是（ ）
37. K 近鄰算法的核心思想是（ ）
38. 決策樹中，內(nèi)部節(jié)點的屬性測試結(jié)果決定了（ ）
39. 在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，已知的輸入和輸出是在（ ）之前就確定的。
40. 監(jiān)督學(xué)習(xí)中，K 近鄰算法是一種（ ）
41. 以下哪個不是機器學(xué)習(xí)的定義（ ）
42. 監(jiān)督學(xué)習(xí)的任務(wù)是建立一個（ ）
43. K 近鄰算法中，K值的選擇通常根據(jù)（ ）來確定。（1）數(shù)據(jù)的特點（2）經(jīng)驗和試驗（3）模型的復(fù)雜度
第四部分 多選題
44. 以下關(guān)于K 近鄰算法的說法正確的有（ ）
45. 下面關(guān)于支持向量機（SVM）說法正確的是（ ）
46. 以下關(guān)于強化學(xué)習(xí)中智能體（Agent）的說法，正確的有（ ）
47. 無監(jiān)督學(xué)習(xí)的應(yīng)用場景包括（ ）
48. 以下關(guān)于機器學(xué)習(xí)在實際應(yīng)用中的說法，正確的有（ ）
第五部分 判斷題
49. 機器學(xué)習(xí)致力于研究如何通過計算機的手段，利用符號化的知識改善系統(tǒng)自身的性能。
50. 機器學(xué)習(xí)中，經(jīng)驗誤差是在“未來”樣本上的誤差，泛化誤差是在訓(xùn)練集上的誤差。
51. 支持向量機在處理高維數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色。
52. 在自動駕駛中，強化學(xué)習(xí)可以通過分析路況和交通信號來實現(xiàn)智能的行駛決策。
53. 機器學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練集、驗證集和測試集的劃分應(yīng)該是隨機的，以保證數(shù)據(jù)的代表性和無偏性。
54. 機器學(xué)習(xí)作為人工智能的一個分支，其研究重點在于讓計算機能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并作出決策。
55. 損失函數(shù)在監(jiān)督學(xué)習(xí)中被用來衡量模型預(yù)測的準確性。
56. 決策樹是一種僅用于分類問題的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。
57. K均值聚類算法是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。
58. 在機器學(xué)習(xí)中，過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)良好，但在新的未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳的現(xiàn)象。
第六部分 單選題
59. 以下關(guān)于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FNN）的說法正確的是
60. 以下說法中，不屬于感知器和FNN模型的相同點的是
61. 下列關(guān)于“感知器”的說法不正確的是
62. 下列關(guān)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說法錯誤的是
63. 關(guān)于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下說法不正確的是：
64. 多層感知機（MLP）中隱藏層的作用是什么？
65. 在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，前向傳播的主要步驟是什么？
66. 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，損失函數(shù)的主要作用是什么？
67. 在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，使用的激活函數(shù)通常是非線性的，為什么？
68. 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，反向傳播算法如何更新權(quán)重？
69. 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，權(quán)重初始化對模型訓(xùn)練有何影響？
70. 神經(jīng)元的基本單元主體包括（ ）
71. 激活函數(shù)的作用包括（ ）(1) 引入非線性(2) 增加了網(wǎng)絡(luò)的表達能力(3) 能在一定程度上解決梯度消失問題
72. 赫布學(xué)習(xí)規(guī)則表明（ ）
73. 多層感知機（MLP）包含的層不包括（ ）
74. 在設(shè)計BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，需要考慮的方面不包括（ ）
75. 針對分類問題，模型誤差可以用（ ）表示。
76. 真負類（True Negative, TN）是指（ ）
77. 激活函數(shù)可以比作（ ）（1）“決策者” ，當(dāng)神經(jīng)元接收到輸入信號時，激活函數(shù)就像決策者根據(jù)一定的規(guī)則來決定是否傳遞和如何傳遞這些信號。（2）“開關(guān)” ，決定了神經(jīng)元是否被激活以及激活的程度。（3）“水池的溢出口” ，當(dāng)水位超過一定的高度，水就會從溢出口溢出。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)輸入信號的總和達到一定閾值，激活函數(shù)就會產(chǎn)生輸出。
78. 下列哪個不是常用的激活函數(shù)？
79. 下列哪個激活函數(shù)通常用于輸出層，以進行二分類問題？
80. 多層感知機不可以用于（ ）
81. 神經(jīng)元的基本單元主體不包括（ ）
82. 激活函數(shù)的作用不包括（ ）
83. 下列關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說法中，錯誤的是（ ）
84. BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程中，前向計算的目的是（ ）
85. 手寫數(shù)字識別通常使用（ ）
86. 多層感知機的輸出層包含的神經(jīng)元數(shù)量和類型取決于（ ）
87. 在手寫數(shù)字識別中，圖像特征主要包括（ ）
88. 下列哪種應(yīng)用場景中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以發(fā)揮重要作用？（1）人臉識別（2）語音識別（3）智能推薦
第七部分 判斷題
89. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層總是包含一個節(jié)點。
90. 在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，信號可以在層內(nèi)循環(huán)傳播。
91. 前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每一層都需要激活函數(shù)。
92. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對人腦或生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)若干基本特征的抽象和模擬。
93. 激活函數(shù)通過非線性的方式?jīng)Q定每個神經(jīng)元的輸出是否應(yīng)該被激活，以模擬生物神經(jīng)元的工作原理。
94. 假負類（False Negative, FN）是指模型預(yù)測為負類，但實際為正類的樣本數(shù)量。
95. 梯度下降法中，每一步更新參數(shù)的方向是梯度的方向。
96. 多層感知機能夠捕捉復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式是因為包含多個隱藏層和具有非線性激活函數(shù)。
97. 在設(shè)計或選取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時，需要兼顧精確性和復(fù)雜度以及計算設(shè)備的性能。
98. 激活函數(shù)引入非線性的目的是幫助神經(jīng)元學(xué)習(xí)各種復(fù)雜的數(shù)據(jù)模式。
第八部分 單選題
99. 深度學(xué)習(xí)中的“深度”主要是指什么？
100. 在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，卷積層的主要功能是什么？
101. ImageNet數(shù)據(jù)庫的主要用途是什么？
102. 在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，池化層的使用會減少什么？
103. 在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，池化層的主要作用是什么？
104. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要優(yōu)點是什么？
105. 在CNN中，卷積操作的主要目標是什么？
106. LeNet是由誰開發(fā)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？
107. 在計算機視覺中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最常用于哪種任務(wù)？
108. 在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，增加卷積層的數(shù)量會產(chǎn)生什么影響？
第九部分 判斷題
109. 在深度學(xué)習(xí)中，表示學(xué)習(xí)比傳統(tǒng)的手工特征提取方法更具有優(yōu)勢
110. 深度學(xué)習(xí)的端到端學(xué)習(xí)指的是從輸入數(shù)據(jù)直接生成最終輸出的過程
111. 表示學(xué)習(xí)的目標是自動從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)出更好的表示形式
112. ImageNet數(shù)據(jù)庫的建立為計算機視覺研究提供了大量的標注數(shù)據(jù)
113. 在深度學(xué)習(xí)中，表示學(xué)習(xí)依賴于專家的知識和經(jīng)驗
114. 深度學(xué)習(xí)模型在計算機視覺中的應(yīng)用之一是自動駕駛
115. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的池化操作有助于減小模型的計算復(fù)雜度
116. 深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練通常需要GPU等高性能計算設(shè)備的支持
117. 在深度學(xué)習(xí)中，模型的“深度”可以通過增加層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量來提高
118. 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，模型的訓(xùn)練是一個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。由于深度學(xué)習(xí)大多數(shù)是無監(jiān)督學(xué)習(xí)，所以不需要對大量數(shù)據(jù)進行標注。
更多問卷 復(fù)制此問卷