北京郵電大學(xué)《機(jī)器智能與信息對(duì)抗》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷

自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密自覺(jué)遵守考場(chǎng)紀(jì)律如考試作弊此答卷無(wú)效密封線第1頁(yè)，共3頁(yè)北京郵電大學(xué)

《機(jī)器智能與信息對(duì)抗》2022-2023學(xué)年第一學(xué)期期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三四總分得分一、單選題（本大題共15個(gè)小題，每小題1分，共15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、假設(shè)正在進(jìn)行一項(xiàng)時(shí)間序列預(yù)測(cè)任務(wù)，例如預(yù)測(cè)股票價(jià)格的走勢(shì)。在選擇合適的模型時(shí)，需要考慮時(shí)間序列的特點(diǎn)，如趨勢(shì)、季節(jié)性和噪聲等。以下哪種模型在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)時(shí)具有較強(qiáng)的能力？（）A.線性回歸模型，簡(jiǎn)單直接，易于解釋B.決策樹模型，能夠處理非線性關(guān)系C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），能夠捕捉時(shí)間序列中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系D.支持向量回歸（SVR），對(duì)小樣本數(shù)據(jù)效果較好2、機(jī)器學(xué)習(xí)是一門涉及統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能的交叉學(xué)科。它的目標(biāo)是讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)規(guī)律和模式，從而能夠進(jìn)行預(yù)測(cè)、分類、聚類等任務(wù)。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)三大類。監(jiān)督學(xué)習(xí)需要有標(biāo)注的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)則不需要標(biāo)注數(shù)據(jù)。那么，下列關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.決策樹是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，可以用于分類和回歸任務(wù)B.K均值聚類是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，用于將數(shù)據(jù)分成K個(gè)聚類C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)與環(huán)境的交互來(lái)學(xué)習(xí)最優(yōu)策略，適用于機(jī)器人控制等領(lǐng)域D.機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能只取決于算法本身，與數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量無(wú)關(guān)3、假設(shè)正在進(jìn)行一項(xiàng)關(guān)于客戶購(gòu)買行為預(yù)測(cè)的研究。我們擁有大量的客戶數(shù)據(jù)，包括個(gè)人信息、購(gòu)買歷史和瀏覽記錄等。為了從這些數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的特征，以下哪種方法通常被廣泛應(yīng)用？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.因子分析D.獨(dú)立成分分析（ICA）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、某研究團(tuán)隊(duì)正在開發(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6、在進(jìn)行模型融合時(shí)，以下關(guān)于模型融合的方法和作用，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.可以通過(guò)平均多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果來(lái)進(jìn)行融合，降低模型的方差B.堆疊（Stacking）是一種將多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果作為輸入，訓(xùn)練一個(gè)新的模型進(jìn)行融合的方法C.模型融合可以結(jié)合不同模型的優(yōu)點(diǎn)，提高整體的預(yù)測(cè)性能D.模型融合總是能顯著提高模型的性能，無(wú)論各個(gè)模型的性能如何7、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?？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(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8、在一個(gè)分類問(wèn)題中，如果數(shù)據(jù)集中存在多個(gè)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)9、在一個(gè)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題中，需要發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)。如果數(shù)據(jù)具有層次結(jié)構(gòu)，以下哪種方法可能比較適合？（）A.自組織映射（SOM）B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）C.層次聚類D.以上方法都可以10、在進(jìn)行聚類分析時(shí)，有多種聚類算法可供選擇。假設(shè)我們要對(duì)一組客戶數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分，以發(fā)現(xiàn)不同的客戶群體。以下關(guān)于聚類算法的描述，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.K-Means算法需要預(yù)先指定聚類的個(gè)數(shù)K，并通過(guò)迭代優(yōu)化來(lái)確定聚類中心B.層次聚類算法通過(guò)不斷合并或分裂聚類來(lái)構(gòu)建聚類層次結(jié)構(gòu)C.密度聚類算法（DBSCAN）可以發(fā)現(xiàn)任意形狀的聚類，并且對(duì)噪聲數(shù)據(jù)不敏感D.所有的聚類算法都能保證得到的聚類結(jié)果是最優(yōu)的，不受初始條件和數(shù)據(jù)分布的影響11、假設(shè)正在開發(fā)一個(gè)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(zhǎng)期興趣。以下哪種模型結(jié)構(gòu)可以同時(shí)捕捉這兩種興趣？（）A.注意力機(jī)制與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合B.多層感知機(jī)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)與自編碼器的融合D.以上模型都有可能12、在一個(gè)分類問(wèn)題中，如果需要對(duì)新出現(xiàn)的類別進(jìn)行快速適應(yīng)和學(xué)習(xí)，以下哪種模型具有較好的靈活性？（）A.在線學(xué)習(xí)模型B.增量學(xué)習(xí)模型C.遷移學(xué)習(xí)模型D.以上模型都可以13、想象一個(gè)語(yǔ)音合成的任務(wù)，需要生成自然流暢的語(yǔ)音。以下哪種技術(shù)可能是核心的？（）A.基于規(guī)則的語(yǔ)音合成，方法簡(jiǎn)單但不夠自然B.拼接式語(yǔ)音合成，利用預(yù)先錄制的語(yǔ)音片段拼接，但可能存在不連貫問(wèn)題C.參數(shù)式語(yǔ)音合成，通過(guò)模型生成聲學(xué)參數(shù)再轉(zhuǎn)換為語(yǔ)音，但音質(zhì)可能受限D(zhuǎn).端到端的神經(jīng)語(yǔ)音合成，直接從文本生成語(yǔ)音，效果自然但訓(xùn)練難度大14、在機(jī)器學(xué)習(xí)中，降維是一種常見的操作，用于減少特征的數(shù)量。以下哪種降維方法是基于線性變換的？（）A.主成分分析（PCA）B.線性判別分析（LDA）C.t-SNED.以上都是15、無(wú)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(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說(shuō)法中，錯(cuò)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(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.K均值聚類算法需要預(yù)先指定聚類的個(gè)數(shù)K，并且對(duì)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(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)二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)中如何評(píng)估分類模型的性能？2、（本題5分）機(jī)器學(xué)習(xí)在影視制作中的特效生成是如何實(shí)現(xiàn)的？3、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)中AdaBoost算法的機(jī)制。4、（本題5分）解釋機(jī)器學(xué)習(xí)在建筑設(shè)計(jì)中的創(chuàng)意生成。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）分析機(jī)器學(xué)習(xí)中的異常檢測(cè)在工業(yè)故障診斷中的應(yīng)用。異常檢測(cè)可以幫助發(fā)現(xiàn)工業(yè)故障，介紹其在工業(yè)故障診斷中的應(yīng)用方法。2、（本題5分）探討深度學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的地位和作用。分析其與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的差異，以及在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中的優(yōu)勢(shì)。3、（本題5分）闡述機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型評(píng)估指標(biāo)。介紹常見的模型評(píng)估指標(biāo)，如準(zhǔn)確率、召回率、F1值等。分析不同評(píng)估指標(biāo)的適用場(chǎng)景及如何選擇合適的評(píng)估指標(biāo)。4、（本題5分）探討機(jī)器學(xué)習(xí)中的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用。半監(jiān)督學(xué)習(xí)在只有部分標(biāo)記數(shù)據(jù)的情況下進(jìn)行學(xué)習(xí)，具有一定的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。分析半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的原理和類型，并舉例說(shuō)明其在不同領(lǐng)域的應(yīng)用。5、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在能源管理中的應(yīng)用及挑戰(zhàn)。機(jī)器學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于能源需求預(yù)測(cè)、智能電網(wǎng)等方面，提高能源利用效率。分析其