南寧師范大學(xué)師園學(xué)院《深度學(xué)習(xí)實踐應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁南寧師范大學(xué)師園學(xué)院

《深度學(xué)習(xí)實踐應(yīng)用》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷題號一二三四總分得分批閱人一、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、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2、在進行模型融合時，以下關(guān)于模型融合的方法和作用，哪一項是不準確的？（）A.可以通過平均多個模型的預(yù)測結(jié)果來進行融合，降低模型的方差B.堆疊（Stacking）是一種將多個模型的預(yù)測結(jié)果作為輸入，訓(xùn)練一個新的模型進行融合的方法C.模型融合可以結(jié)合不同模型的優(yōu)點，提高整體的預(yù)測性能D.模型融合總是能顯著提高模型的性能，無論各個模型的性能如何3、假設(shè)正在研究一個語音合成任務(wù)，需要生成自然流暢的語音。以下哪種技術(shù)在語音合成中起到關(guān)鍵作用？（）A.聲碼器B.文本到語音轉(zhuǎn)換模型C.語音韻律模型D.以上技術(shù)都很重要4、想象一個語音識別的系統(tǒng)開發(fā)，需要將輸入的語音轉(zhuǎn)換為文字。語音數(shù)據(jù)具有連續(xù)性、變異性和噪聲等特點。以下哪種模型架構(gòu)和訓(xùn)練方法可能是最有效的？（）A.隱馬爾可夫模型（HMM）結(jié)合高斯混合模型（GMM），傳統(tǒng)方法，對短語音處理較好，但對復(fù)雜語音的適應(yīng)性有限B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-隱馬爾可夫模型（DNN-HMM），結(jié)合了DNN的特征學(xué)習(xí)能力和HMM的時序建模能力，但訓(xùn)練難度較大C.端到端的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）語音識別模型，直接從語音到文字，減少中間步驟，但對長語音的處理可能不夠靈活D.基于Transformer架構(gòu)的語音識別模型，利用自注意力機制捕捉長距離依賴，性能優(yōu)秀，但計算資源需求大5、特征工程是機器學(xué)習(xí)中的重要環(huán)節(jié)。以下關(guān)于特征工程的說法中，錯誤的是：特征工程包括特征提取、特征選擇和特征轉(zhuǎn)換等步驟。目的是從原始數(shù)據(jù)中提取出有效的特征，提高模型的性能。那么，下列關(guān)于特征工程的說法錯誤的是（）A.特征提取是從原始數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)特征表示的過程B.特征選擇是從眾多特征中選擇出對模型性能有重要影響的特征C.特征轉(zhuǎn)換是將原始特征進行變換，以提高模型的性能D.特征工程只在傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法中需要，深度學(xué)習(xí)算法不需要進行特征工程6、在處理自然語言處理任務(wù)時，詞嵌入（WordEmbedding）是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們要對一段文本進行情感分析。以下關(guān)于詞嵌入的描述，哪一項是錯誤的？（）A.詞嵌入將單詞表示為低維實數(shù)向量，捕捉單詞之間的語義關(guān)系B.Word2Vec和GloVe是常見的詞嵌入模型，可以學(xué)習(xí)到單詞的分布式表示C.詞嵌入向量的維度通常是固定的，且不同單詞的向量維度必須相同D.詞嵌入可以直接用于文本分類任務(wù)，無需進行進一步的特征工程7、對于一個高維度的數(shù)據(jù)，在進行特征選擇時，以下哪種方法可以有效地降低維度（）A.遞歸特征消除（RFE）B.皮爾遜相關(guān)系數(shù)C.方差分析（ANOVA）D.以上方法都可以8、想象一個語音合成的任務(wù)，需要生成自然流暢的語音。以下哪種技術(shù)可能是核心的？（）A.基于規(guī)則的語音合成，方法簡單但不夠自然B.拼接式語音合成，利用預(yù)先錄制的語音片段拼接，但可能存在不連貫問題C.參數(shù)式語音合成，通過模型生成聲學(xué)參數(shù)再轉(zhuǎn)換為語音，但音質(zhì)可能受限D(zhuǎn).端到端的神經(jīng)語音合成，直接從文本生成語音，效果自然但訓(xùn)練難度大9、某機器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練時出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象，除了正則化，以下哪種方法也可以嘗試用于緩解過擬合？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.減少特征數(shù)量C.早停法D.以上方法都可以10、在進行模型選擇時，我們通常會使用交叉驗證來評估不同模型的性能。如果在交叉驗證中，某個模型的性能波動較大，這可能意味著（）A.模型不穩(wěn)定，需要進一步調(diào)整B.數(shù)據(jù)存在問題C.交叉驗證的設(shè)置不正確D.該模型不適合當前任務(wù)11、假設(shè)正在開發(fā)一個自動駕駛系統(tǒng)，其中一個關(guān)鍵任務(wù)是目標檢測，例如識別道路上的行人、車輛和障礙物。在選擇目標檢測算法時，需要考慮算法的準確性、實時性和對不同環(huán)境的適應(yīng)性。以下哪種目標檢測算法在實時性要求較高的場景中可能表現(xiàn)較好？（）A.FasterR-CNN，具有較高的檢測精度B.YOLO（YouOnlyLookOnce），能夠?qū)崿F(xiàn)快速檢測C.SSD（SingleShotMultiBoxDetector），在精度和速度之間取得平衡D.以上算法都不適合實時應(yīng)用12、考慮一個推薦系統(tǒng)，需要根據(jù)用戶的歷史行為和興趣為其推薦相關(guān)的商品或內(nèi)容。在構(gòu)建推薦模型時，可以使用基于內(nèi)容的推薦、協(xié)同過濾推薦或混合推薦等方法。如果用戶的歷史行為數(shù)據(jù)較為稀疏，以下哪種推薦方法可能更合適？（）A.基于內(nèi)容的推薦，利用商品的屬性和用戶的偏好進行推薦B.協(xié)同過濾推薦，基于用戶之間的相似性進行推薦C.混合推薦，結(jié)合多種推薦方法的優(yōu)點D.以上方法都不合適，無法進行有效推薦13、在進行自動特征工程時，以下關(guān)于自動特征工程方法的描述，哪一項是不準確的？（）A.基于深度學(xué)習(xí)的自動特征學(xué)習(xí)可以從原始數(shù)據(jù)中自動提取有意義的特征B.遺傳算法可以用于搜索最優(yōu)的特征組合C.自動特征工程可以完全替代人工特征工程，不需要人工干預(yù)D.自動特征工程需要大量的計算資源和時間，但可以提高特征工程的效率14、考慮一個情感分析任務(wù)，判斷一段文本所表達的情感是積極、消極還是中性。在特征提取方面，可以使用詞袋模型、TF-IDF等方法。如果文本數(shù)據(jù)量較大，且包含豐富的語義信息，以下哪種特征提取方法可能表現(xiàn)更好？（）A.詞袋模型，簡單直觀，計算速度快B.TF-IDF，考慮了詞的頻率和文檔的分布C.基于深度學(xué)習(xí)的詞向量表示，能夠捕捉語義和上下文信息D.以上方法效果相同，取決于模型的復(fù)雜程度15、在使用深度學(xué)習(xí)進行圖像分類時，數(shù)據(jù)增強是一種常用的技術(shù)。假設(shè)我們有一個有限的圖像數(shù)據(jù)集。以下關(guān)于數(shù)據(jù)增強的描述，哪一項是不正確的？（）A.可以通過隨機旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、裁剪圖像來增加數(shù)據(jù)的多樣性B.對圖像進行色彩變換、添加噪聲等操作也屬于數(shù)據(jù)增強的方法C.數(shù)據(jù)增強可以有效地防止模型過擬合，但會增加數(shù)據(jù)標注的工作量D.過度的數(shù)據(jù)增強可能會導(dǎo)致模型學(xué)習(xí)到與圖像內(nèi)容無關(guān)的特征，影響模型性能二、簡答題（本大題共3個小題，共15分)1、（本題5分）簡述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和工作原理。2、（本題5分）談?wù)勓h(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）在處理序列數(shù)據(jù)時的優(yōu)勢和局限性。3、（本題5分）機器學(xué)習(xí)中如何處理高維數(shù)據(jù)？三、論述題（本大題共5個小題，共25分)1、（本題5分）探討在客戶滿意度預(yù)測中，機器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用和數(shù)據(jù)預(yù)處理的重要性。研究如何從客戶反饋數(shù)據(jù)中提取有效特征。2、（本題5分）分析機器學(xué)習(xí)在智能能源管理中的應(yīng)用。舉例說明機器學(xué)習(xí)在能源需求預(yù)測、能源分配優(yōu)化、智能電表數(shù)據(jù)分析等方面的應(yīng)用，并探討其對智能能源管理的影響及未來發(fā)展趨勢。3、（本題5分）結(jié)合實際案例，論述機器學(xué)習(xí)在金融市場預(yù)測中的應(yīng)用。探討股票價格預(yù)測、匯率預(yù)測、利率預(yù)測等方面的機器學(xué)習(xí)技術(shù)和應(yīng)用前景。4、（本題5分）論述機器學(xué)習(xí)中的對抗樣本攻擊及防御方法。對抗樣本攻擊是機器學(xué)習(xí)模型面臨的一種安全威脅，了解其攻擊原理和防御方法對于保障模型的安全性至關(guān)重要。分析對抗樣本攻擊的方式，并討論相應(yīng)的防御策