山西工學(xué)院《深度學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年第二學(xué)期期末試卷

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(xiàn)…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁(yè)，共3頁(yè)山西工學(xué)院

《深度學(xué)習(xí)》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、在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署時(shí)，需要考慮模型的計(jì)算效率和資源占用。假設(shè)我們訓(xùn)練了一個(gè)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，但實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中的計(jì)算資源有限。以下哪種方法可以在一定程度上減少模型的計(jì)算量和參數(shù)數(shù)量？（）A.增加模型的層數(shù)和神經(jīng)元數(shù)量B.對(duì)模型進(jìn)行量化，如使用低精度數(shù)值表示參數(shù)C.使用更復(fù)雜的激活函數(shù)，提高模型的表達(dá)能力D.不進(jìn)行任何處理，直接部署模型2、假設(shè)要使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)。數(shù)據(jù)集包含了房屋的面積、位置、房間數(shù)量等特征。如果特征之間存在非線(xiàn)性關(guān)系，以下哪種模型可能更適合？（）A.線(xiàn)性回歸模型B.決策樹(shù)回歸模型C.支持向量回歸模型D.以上模型都可能適用3、深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)重要分支，它利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)。以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多層結(jié)構(gòu)，可以自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征表示。深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域取得了巨大的成功。那么，下列關(guān)于深度學(xué)習(xí)的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種專(zhuān)門(mén)用于處理圖像數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適用于處理序列數(shù)據(jù)，如文本、時(shí)間序列等C.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的計(jì)算資源和時(shí)間D.深度學(xué)習(xí)算法可以自動(dòng)學(xué)習(xí)到最優(yōu)的特征表示，不需要人工設(shè)計(jì)特征4、在一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練過(guò)程中，出現(xiàn)了梯度消失的問(wèn)題。以下哪種方法可以嘗試解決這個(gè)問(wèn)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5、考慮一個(gè)時(shí)間序列預(yù)測(cè)問(wèn)題，數(shù)據(jù)具有明顯的季節(jié)性特征。以下哪種方法可以處理這種季節(jié)性？（）A.在模型中添加季節(jié)性項(xiàng)B.使用季節(jié)性差分C.采用季節(jié)性自回歸移動(dòng)平均（SARIMA）模型D.以上都可以6、在構(gòu)建一個(gè)用于圖像識(shí)別的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）時(shí)，需要考慮許多因素。假設(shè)我們正在設(shè)計(jì)一個(gè)用于識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字的CNN模型。以下關(guān)于CNN設(shè)計(jì)的描述，哪一項(xiàng)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(shí)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(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)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(xiàn)性，增強(qiáng)模型的表達(dá)能力7、在使用樸素貝葉斯算法進(jìn)行分類(lèi)時(shí)，以下關(guān)于樸素貝葉斯的假設(shè)和特點(diǎn)，哪一項(xiàng)是不正確的？（）A.假設(shè)特征之間相互獨(dú)立，簡(jiǎn)化了概率計(jì)算B.對(duì)于連續(xù)型特征，通常需要先進(jìn)行離散化處理C.樸素貝葉斯算法對(duì)輸入數(shù)據(jù)的分布沒(méi)有要求，適用于各種類(lèi)型的數(shù)據(jù)D.樸素貝葉斯算法在處理高維度數(shù)據(jù)時(shí)性能較差，容易出現(xiàn)過(guò)擬合8、假設(shè)正在研究一個(gè)自然語(yǔ)言處理任務(wù)，需要對(duì)句子進(jìn)行語(yǔ)義理解。以下哪種深度學(xué)習(xí)模型在捕捉句子的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系方面表現(xiàn)較好？（）A.雙向長(zhǎng)短時(shí)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(diǎn)9、在一個(gè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)的應(yīng)用中，環(huán)境的狀態(tài)空間非常大且復(fù)雜。以下哪種策略可能有助于提高學(xué)習(xí)效率？（）A.基于值函數(shù)的方法，如Q-learning，通過(guò)估計(jì)狀態(tài)值來(lái)選擇動(dòng)作，但可能存在過(guò)高估計(jì)問(wèn)題B.策略梯度方法，直接優(yōu)化策略，但方差較大且收斂慢C.演員-評(píng)論家（Actor-Critic）方法，結(jié)合值函數(shù)和策略梯度的優(yōu)點(diǎn)，但模型復(fù)雜D.以上方法結(jié)合使用，并根據(jù)具體環(huán)境進(jìn)行調(diào)整10、在一個(gè)語(yǔ)音合成任務(wù)中，需要將輸入的文本轉(zhuǎn)換為自然流暢的語(yǔ)音。以下哪種技術(shù)或模型常用于語(yǔ)音合成？（）A.隱馬爾可夫模型（HMM）B.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），如LSTM或GRUD.以上都是11、在一個(gè)文本生成任務(wù)中，例如生成詩(shī)歌或故事，以下哪種方法常用于生成自然語(yǔ)言文本？（）A.基于規(guī)則的方法B.基于模板的方法C.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，如TransformerD.以上都不是12、在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，如文本分類(lèi)，詞向量表示是基礎(chǔ)。常見(jiàn)的詞向量模型有Word2Vec和GloVe等。假設(shè)我們有一個(gè)大量的文本數(shù)據(jù)集，想要得到高質(zhì)量的詞向量表示，同時(shí)考慮到計(jì)算效率和效果。以下關(guān)于這兩種詞向量模型的比較，哪一項(xiàng)是不準(zhǔn)確的？（）A.Word2Vec可以通過(guò)CBOW和Skip-gram兩種方式訓(xùn)練，靈活性較高B.GloVe基于全局的詞共現(xiàn)統(tǒng)計(jì)信息，能夠捕捉更全局的語(yǔ)義關(guān)系C.Word2Vec訓(xùn)練速度較慢，不適用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集D.GloVe在某些任務(wù)上可能比Word2Vec表現(xiàn)更好，但具體效果取決于數(shù)據(jù)和任務(wù)13、機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別領(lǐng)域也取得了巨大的成功。以下關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的說(shuō)法中，錯(cuò)誤的是：機(jī)器學(xué)習(xí)可以用于圖像分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)、圖像分割等任務(wù)。常見(jiàn)的圖像識(shí)別算法有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等。那么，下列關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)卷積層和池化層自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的特征表示B.支持向量機(jī)在圖像識(shí)別中的性能通常不如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.圖像識(shí)別算法的性能主要取決于數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量，與算法本身關(guān)系不大D.機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別中的應(yīng)用還面臨著一些挑戰(zhàn)，如小樣本學(xué)習(xí)、對(duì)抗攻擊等14、想象一個(gè)無(wú)人駕駛汽車(chē)的環(huán)境感知任務(wù)，需要識(shí)別道路、車(chē)輛、行人等對(duì)象。以下哪種機(jī)器學(xué)習(xí)方法可能是最關(guān)鍵的？（）A.目標(biāo)檢測(cè)算法，如FasterR-CNN或YOLO，能夠快速準(zhǔn)確地識(shí)別多個(gè)對(duì)象，但對(duì)小目標(biāo)檢測(cè)可能存在挑戰(zhàn)B.語(yǔ)義分割算法，對(duì)圖像進(jìn)行像素級(jí)的分類(lèi)，但計(jì)算量較大C.實(shí)例分割算法，不僅區(qū)分不同類(lèi)別，還區(qū)分同一類(lèi)別中的不同個(gè)體，但模型復(fù)雜D.以上三種方法結(jié)合使用，根據(jù)具體場(chǎng)景和需求進(jìn)行選擇和優(yōu)化15、考慮一個(gè)回歸問(wèn)題，我們要預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)。數(shù)據(jù)集包含了房屋的面積、房間數(shù)量、地理位置等特征以及對(duì)應(yīng)的房?jī)r(jià)。在選擇評(píng)估指標(biāo)來(lái)衡量模型的性能時(shí)，需要綜合考慮模型的準(zhǔn)確性和誤差的性質(zhì)。以下哪個(gè)評(píng)估指標(biāo)不僅考慮了預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的偏差，還考慮了偏差的平方？（）A.平均絕對(duì)誤差（MAE）B.均方誤差（MSE）C.決定系數(shù)（R2）D.準(zhǔn)確率（Accuracy）二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共20分)1、（本題5分）談?wù)務(wù)齽t化在機(jī)器學(xué)習(xí)模型中的作用。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(shí)的優(yōu)勢(shì)和局限性。3、（本題5分）說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)在天氣預(yù)報(bào)中的應(yīng)用。4、（本題5分）解釋如何在機(jī)器學(xué)習(xí)中處理時(shí)空數(shù)據(jù)。三、論述題（本大題共5個(gè)小題，共25分)1、（本題5分）探討在客戶(hù)滿(mǎn)意度預(yù)測(cè)中，機(jī)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(hù)反饋數(shù)據(jù)中提取有效特征。2、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在航空領(lǐng)域的應(yīng)用，如航班延誤預(yù)測(cè)、飛機(jī)故障檢測(cè)等。分析數(shù)據(jù)復(fù)雜性和模型實(shí)時(shí)性的挑戰(zhàn)。3、（本題5分）詳細(xì)探討無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中的自組織映射（SOM）算法的原理和應(yīng)用。分析SOM與其他聚類(lèi)算法的異同和優(yōu)勢(shì)。4、（本題5分）探討機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用潛力。如疾病診斷、藥物研發(fā)等，分析數(shù)據(jù)質(zhì)量、隱私保護(hù)等問(wèn)題對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的影響。5、（本題5分）論述機(jī)器學(xué)習(xí)在金融風(fēng)險(xiǎn)管