《AI人工智能知識競賽》題庫及答案100道（困難）

《Al人工智能知識競賽》題庫及答案100道（困難）

1.在深度強化學(xué)習(xí)中，策略梯度定理基于以下哪個概念？

A.貝爾曼方程

B.信息病

C.對數(shù)似然

D.哈密頓原理

正確答案：C

答案解析：策略梯度定理基于對數(shù)似然的概念。

2.對于變分自編碼器（VAE）,其潛在空間的分布通常假設(shè)為？

A.正態(tài)分布

B.均勻分布

C.泊松分布

D.指數(shù)分布

正確答案：A

答案解析：VAE的潛在空間分布通常假設(shè)為正態(tài)分布。

3.以下哪種方法在處理高維稀疏數(shù)據(jù)的分類問題時表現(xiàn)較好？

A.隨機森林

B.支持向量機

C.多層感知機

D.邏輯回歸

正確答案：A

答案解析：隨機森林在處理高維稀疏數(shù)據(jù)的分類問題時相對表現(xiàn)

較好。

4.在自然語言處理中，注意力機制最初應(yīng)用于哪種模型？

A.Transformer

B.LSTM

C.GRIJ

D.CNN

正確答案：A

答案解析：注意力機制最初應(yīng)用于Transformer模型。

5.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）中的判別器優(yōu)化目標可以等價于最小化

以下哪種損失？

A.交叉嫡損失

B.均方誤差損失

C.絕對值損失

D.對數(shù)損失

正確答案：A

答案解析：GAN中的判別器優(yōu)化目標可等價于最小化交叉病損失。

6.以下哪種模型在處理序列到序列的學(xué)習(xí)任務(wù)時，能夠更好地

捕捉長期依賴關(guān)系？

A.門控循環(huán)單元（GRU）

B.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）

C.簡單循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

正確答案：B

答案解析：LSTM在處理序列到序列學(xué)習(xí)任務(wù)時，能更好地捕捉

長期依賴關(guān)系。

7.對于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，以下哪種初始化方法有助于緩解

梯度消失和爆炸問題？

A.隨機初始化

B.正交初始化

C.零初始化

D.均勻初始化

正確答案：B

答案解析：正交初始化有助于緩解梯度消失和爆炸問題。

8.在強化學(xué)習(xí)中，當(dāng)環(huán)境的動態(tài)模型未知時，哪種算法通常更

適用？

A.策略梯度算法

B.基于模型的算法

C.無模型的算法

D.動態(tài)規(guī)劃算法

正確答案：C

答案解析：當(dāng)環(huán)境動態(tài)模型未知時，無模型的算法通常更適用。

9.以下哪種技術(shù)常用于解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的過擬合問題，同

時不增加計算量？

A.早停法

B.正則化

C.數(shù)據(jù)增強

D.模型壓縮

正確答案：A

答案解析：早停法常用于解決過擬合問題且不增加計算量。

10.對于圖像分類任務(wù)，Inception模塊的主要作用是？

A.增加網(wǎng)絡(luò)深度

B.減少參數(shù)數(shù)量

C.提取多尺度特征

D.提高計算效率

正確答案：C

答案解析：Inception模塊主要用于提取多尺度特征。

11.以下哪種方法可以用于評估深度生成模型生成樣本的質(zhì)量

和多樣性？

A.InceptionScore

B.Fl-Score

C.Precision

D.Recall

正確答案：A

答案解析：InceptionScore可用于評估生成樣本的質(zhì)量和多樣

性。

12.在自然語言處理中，使用預(yù)訓(xùn)練語言模型進行微調(diào)時，以下

哪種策略可能導(dǎo)致災(zāi)難性遺忘？

A.隨機初始化微調(diào)層

B.固定預(yù)訓(xùn)練模型的部分參數(shù)

C.完全重新訓(xùn)練所有參數(shù)

D.逐漸減少學(xué)習(xí)率

正確答案：C

答案解析：完全重新訓(xùn)練所有參數(shù)可能導(dǎo)致災(zāi)難性遺忘。

13.以下哪種模型架構(gòu)在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集時表現(xiàn)出色，且

具有較高的計算效率？

A.ResNet

B.VGG

C.AlexNet

D.GoogLeNet

正確答案：A

答案解析：ResNet在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集時表現(xiàn)出色且計算

效率較高。

14.對于強化學(xué)習(xí)中的連續(xù)控制問題，以下哪種算法通常被采

用？

A.DQN

B.A2C

C.DDPG

D.SARSA

正確答案：C

答案解析：DDPG通常用于強化學(xué)習(xí)中的連續(xù)控制問題。

15.以下哪種技術(shù)可以使深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入的微小擾動具有

魯棒性？

A.對抗訓(xùn)練

B.模型融合

C.超參數(shù)調(diào)整

D.特征選擇

正確答案：A

答案解析：對抗訓(xùn)練可使深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入擾動更魯棒°

16.在自然語言生成任務(wù)中，以下哪種方法可以提高生成文本的

連貫性？

A.引入主題模型

B.使用束搜索

C.增加層數(shù)

D.減少神經(jīng)元數(shù)量

正確答案：B

答案解析：使用束搜索可以提高生成文本的連貫性。

17.以下哪種方法常用于解決深度強化學(xué)習(xí)中的探索與利用權(quán)

衡問題？

A.湯普森采樣

B.上置信界算法

C.e貪婪策咯

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：湯普森采樣、上置信界算法和貪婪策略都常用于

解決探索與利用權(quán)衡問題。

18.對于多模態(tài)學(xué)習(xí)，以下哪種融合方式在早期階段較為常見？

A.特征級融合

B.決策級融合

C.模型級融合

D.以上都不是

正確答案：A

答案解析：特征級融合在多模態(tài)學(xué)習(xí)的早期階段較為常見。

19.以下哪種模型在處理具有層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)時表現(xiàn)較好？

A.層次化注意力網(wǎng)絡(luò)

B.膠囊網(wǎng)絡(luò)

C.圖卷積網(wǎng)絡(luò)

D.生成對抗網(wǎng)絡(luò)

正確答案：A

答案解析：層次化注意力網(wǎng)絡(luò)在處理具有層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)時表現(xiàn)

較好。

20.在遷移學(xué)習(xí)中，當(dāng)源域和目標域的數(shù)據(jù)分布差異較大時，以

下哪種方法可能更有效？

A.實例遷移

B.特征遷移

C.模型遷移

D.關(guān)系遷移

正確答案：B

答案解析：當(dāng)數(shù)據(jù)分布差異較大時，特征遷移可能更有效。

21.以下哪種優(yōu)化算法在處理大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型時收斂速度

較快？

A.隨機梯度下降(SGD)

B.自適應(yīng)矩估計(Adam)

C.4頓法

D.共軻梯度法

正確答案：B

答案解析：Adam在處理大規(guī)模模型時收斂速度較快0

22.對于自然語言處理中的語義表示學(xué)習(xí)，以下哪種方法能夠捕

捉上下文的動態(tài)變化？

A.靜態(tài)詞向量

B.動態(tài)詞向量

C.詞袋模型

D.主題模型

正確答案：B

答案解析：動態(tài)詞向量能夠捕捉上下文的動態(tài)變化。

23.在強化學(xué)習(xí)中，以下哪種情況適合使用基于價值的方法?

A.動作空間較大

B.動作空間較小

C.環(huán)境模型復(fù)雜

D.環(huán)境模型簡單

正確答案：B

答案解析：動作空間較小時適合使用基于價值的方法。

24.以下哪種模型常用于圖像的實例分割任務(wù)？

A.MaskR-CNN

B.FasterR-CNN

C.YOLO

D.SSD

正確答案：A

答案解析：MaskR-CNN常用于圖像的實例分割任務(wù)。

25.對于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮，以下哪種方法可以在不損失太多

精度的情況下大幅減少參數(shù)數(shù)量？

A.剪枝

B.量化

C.知識蒸播

D.低秋分解

正確答案：A

答案解析：剪枝可以在不損失太多精度的情況下大幅減少參數(shù)數(shù)

量一。

26.在自然語言處理中，以下哪種模型可以同時對文本進行分類

和標記？

A.條件隨機場(CRF)

B.隱馬爾可夫模型(HMM)

C.雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(BiLSTM)結(jié)合CRF

D.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)

正確答案：C

答案解析：BiLSTM結(jié)合CRF可以同時對文本進行分類和標記。

27.以下哪種技術(shù)可以用于提高生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的訓(xùn)練穩(wěn)

定性？

A.梯度懲罰

B.標簽平滑

C.層歸一化

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：梯度懲罰、標簽平滑和層歸一化都可用于提高GAN的

訓(xùn)練穩(wěn)定性。

28.在多任務(wù)學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以有效地共享模型參數(shù)？

A.硬參數(shù)共享

B.軟參數(shù)共享

C.任務(wù)特定參數(shù)

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：硬參數(shù)共享、軟參數(shù)共享和任務(wù)特定參數(shù)都可用于多

任務(wù)學(xué)習(xí)中的參數(shù)共享。

29.對于時間序列預(yù)測問題，以下哪種深度學(xué)習(xí)模型能夠自動學(xué)

習(xí)特征表示？

A.多層感知機

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.生成對抗網(wǎng)絡(luò)

正確答案：C

答案解析：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動學(xué)習(xí)時間序列的特征表示。

30.以下哪種方法可以用于解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失問

題，同時保持模型的表達能力？

A.殘差連接

B.正則化

C.數(shù)據(jù)增強

D.模型融合

正確答案：A

答案解析：殘差連接可以解決梯度消失問題并保持模型表達能力。

31.在自然語言處理中，以下哪種模型能夠處理變長的輸入序列,

并對每個位置的信息進行全局建模？

A.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.注意力機制

D.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

正確答案：C

答案解析：注意力機制能夠處理變長輸入序列并進行全局建模。

32.對于強化學(xué)習(xí)中的策略優(yōu)化，以下哪種方法可以降低方差？

A.優(yōu)勢函數(shù)估計

B.策略梯度估計

C.價值函數(shù)估計

D.動作值函數(shù)估計

正確答案：A

答案解析：優(yōu)勢函數(shù)估計可以降低策略優(yōu)化中的方差。

33.以下哪種模型在處理圖像分類任務(wù)時，對圖像的平移、旋轉(zhuǎn)

和縮放具有不變性？

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.多層感知機

D.生成對抗網(wǎng)絡(luò)

正確答案：A

答案解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像的平移、旋轉(zhuǎn)和縮放具有不變性。

34.在多模態(tài)融合中，以下哪種方法可以處理不同模態(tài)數(shù)據(jù)的異

步性？

A.基于注意力的融合

B.基于特征拼接的融合

C.基于加權(quán)求和的融合

D.基于核函數(shù)的融合

正確答案：A

答案解析：基于注意力的融合可以處理多模態(tài)數(shù)據(jù)的異步性。

35.以下哪種技術(shù)可以用于提高深度生成模型的生成多樣性？

A.引入噪聲

B.增加模型復(fù)雜度

C.調(diào)整訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：引入噪聲、增加模型復(fù)雜度和調(diào)整訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布都可

提高生成多樣性。

36.在自然語言處理中，以下哪種方法可以用于解決一詞多義的

問題？

A.詞向量平均

B.上下文詞向量

C.詞性標注

D.命名實體識別

正確答案：B

答案解析：上下文詞向量可以用于解決一詞多義問題。

37.對于深度強化學(xué)習(xí)中的連續(xù)動作空間，以下哪種策略網(wǎng)絡(luò)輸

出的是動作的概率分布？

A.確定性策略網(wǎng)絡(luò)

B.隨機性策略網(wǎng)絡(luò)

C.價值網(wǎng)絡(luò)

D.以上都不是

正確答案：B

答案解析：隨機性策略網(wǎng)絡(luò)榆出動作的概率分布3

38.以下哪種模型在處理圖像生成任務(wù)時，可以通過逐步細化生

成高分辨率的圖像？

A.自回歸模型

B.變分自編碼器

C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)

D.級聯(lián)生成網(wǎng)絡(luò)

正確答案：D

答案解析：級聯(lián)生成網(wǎng)絡(luò)可以逐步細化生成高分辨率圖像。

39.在遷移學(xué)習(xí)中，以下哪種情況會導(dǎo)致負遷移？

A.源域和目標域相似性過高

B.源域和目標域相似性過低

C.模型過于復(fù)雜

D.數(shù)據(jù)量過大

正確答案：B

答案解析：源域和目標域相似性過低可能導(dǎo)致負遷移。

40.以下哪種方法可以用于評估自然語言處理模型的泛化能

力？

A.交叉驗證

B.留出法

C.A/B測試

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：交叉驗證、留出法和A/B測試都可用于評估模型泛

化能力。

41.對于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性，以下哪種方法通過分析神經(jīng)

元的激活情況來理解模型決策？

A.特征可視化

B.敏感性分析

C.梯度計算

D.以上都是

正確答案：A

答案解析：特征可視化通過分析神經(jīng)元激活情況來理解模型決策。

42.在強化學(xué)習(xí)中，以下哪種算法結(jié)合了策略梯度和價值函數(shù)的

優(yōu)勢？

A.A3C

B.DQN

C.TD3

D.Sarsa

正確答案：C

答案解析：TD3結(jié)合了策略梯度和價值函數(shù)的優(yōu)勢。

43.以下哪種模型在處理文本分類任務(wù)時，能夠自動學(xué)習(xí)文本的

層次結(jié)構(gòu)表示？

A.層次化注意力網(wǎng)絡(luò)

B.膠囊網(wǎng)絡(luò)

C.圖卷積網(wǎng)絡(luò)

D.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)

正確答案：A

答案解析：層次化注意力網(wǎng)絡(luò)能夠自動學(xué)習(xí)文木的層次結(jié)構(gòu)表示。

44.對于多模態(tài)學(xué)習(xí)中的跨模態(tài)檢索，以下哪種方法通過學(xué)習(xí)公

共的潛在空間來實現(xiàn)？

A.對抗學(xué)習(xí)

B.自監(jiān)督學(xué)習(xí)

C.度量學(xué)習(xí)

D.以上都是

正確答案：C

答案解析：度量學(xué)習(xí)通過學(xué)習(xí)公共潛在空間實現(xiàn)跨模態(tài)檢索。

45.以下哪種技術(shù)可以用于解決生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)訓(xùn)練中的

模式崩潰問題？

A.條件生成

B.正則化

C.模型集成

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：條件生成、正則化和模型集成都可解決GAN的模式

崩潰問題。

46.在自然語言處理中，以下哪種方法可以用于捕捉長距離的依

賴關(guān)系，同時降低計算復(fù)雜度？

A.稀疏注意力

B.全局注意力

C.局部注意力

D.以上都是

正確答案：A

答案解析：稀疏注意力可以捕捉長距離依賴并降低計算復(fù)雜度。

47.對于強化學(xué)習(xí)中的策略評估，以下哪種方法通過估計狀態(tài)值

函數(shù)來評估策略？

A.蒙特卡羅方法

B.時序差分方法

C.策略梯度方法

D.以上都是

正確答案：B

答案解析：時序差分方法通過估計狀態(tài)值函數(shù)評估策略。

48.以下哪種模型在處理圖像去噪任務(wù)時，能夠利用圖像的非局

部相似性？

A.非局部均值濾波

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.自編碼器

D.生成對抗網(wǎng)絡(luò)

正確答案：A

答案解析：非局部均值濾波利用圖像的非局部相似性進行去噪。

49.在多任務(wù)學(xué)習(xí)中，以下哪種正則化方法可以鼓勵任務(wù)之間的

參數(shù)共享？

A.L1正則化

B.L2正則化

C.組Lasso正則化

D.彈性網(wǎng)正則化

正確答案：C

答案解析：組Lasso正則化鼓勵多任務(wù)學(xué)習(xí)中的參數(shù)共享。

50.以下哪種方法可以用于提高深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在小樣本學(xué)習(xí)任

務(wù)中的性能？

A.元學(xué)習(xí)

B.自監(jiān)督學(xué)習(xí)

C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：元學(xué)習(xí)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)都可提高小樣本學(xué)

習(xí)性能。

51.在自然語言處理中，以下哪種模型可以對文本進行層次化的

語義編碼？

A.Transformer

B.層次化Transformer

C.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.膠囊網(wǎng)絡(luò)

正確答案：B

答案解析：層次化Transformer可以對文本進行層次化語義編

碼。

52.對于強化學(xué)習(xí)中的探索策略，以下哪種方法通過對動作的不

確定性進行建模來實現(xiàn)？

A.湯普森采樣

B.上置信界算法

C.隨機策略

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：湯普森采樣、上置信界算法和隨機策略都可對動作不

確定性建模實現(xiàn)探索。

53.以下哪種模型在處理圖像超分辨率任務(wù)時，能夠利用先驗知

識進行重建？

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)

C.變分自編碼器

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)和變分自編碼器都可利

用先驗知識進行圖像超分辨率重建。

54.在多模態(tài)融合中，以下哪種方法通過對不同模態(tài)的特征進行

動態(tài)加權(quán)來實現(xiàn)融合？

A.注意力機制

B.特征拼接

C.加權(quán)求和

D.以上都是

正確答案：A

答案解析：注意力機制通過動態(tài)加權(quán)實現(xiàn)多模態(tài)特征融合。

55.以下哪種技術(shù)可以用于解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的梯度爆炸問

題？

A.梯度裁剪

B.正則化

C.批歸一化

D.以上都是

正確答案：A

答案解析：梯度裁剪可解決梯度爆炸問題.

56.在自然語言處理中，以下哪種方法可以用于對文本進行無監(jiān)

督的表示學(xué)習(xí)？

A.自編碼器

B.對比學(xué)習(xí)

C.生成式預(yù)訓(xùn)練

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：自編碼器、對比學(xué)習(xí)和生成式預(yù)訓(xùn)練都可用于文本無

監(jiān)督表示學(xué)習(xí)。

57.對于強化學(xué)習(xí)中的策略更新，以下哪種方法通過直接優(yōu)化策

略的參數(shù)？

A.策略梯度法

B.價值迭代法

C.策略迭代法

D.Q-learning法

正確答案：A

答案解析：策略梯度法直接優(yōu)化策略的參數(shù)。

58.以下哪種模型在處理視頻理解任務(wù)時，能夠同時考慮空間和

時間維度的信息？

A.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.圖卷積網(wǎng)絡(luò)

D.注意力機制

正確答案：A

答案解析：3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能同時考慮視頻的空間和時間維度

信息。

59.在多模態(tài)學(xué)習(xí)中，以下哪種方法用于解決不同模態(tài)數(shù)據(jù)的語

義對齊問題？

A.共同表示學(xué)習(xí)

B.跨模態(tài)映射

C.模態(tài)融合

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：共同表示學(xué)習(xí)、跨模態(tài)映射和模態(tài)融合都可用于解決

語義對齊問題。

60.以下哪種技術(shù)可以用于提高生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)生成樣本

的質(zhì)量和逼真度？

A.WassersteinGAN

B.條件GAN

C.改進的判別器架構(gòu)

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：WassersteinGAN.條件GAN以及改進的判別器架構(gòu)

都能提高GAN生成樣本的質(zhì)量和逼真度。

61.在自然語言處理中，以下哪種方法能夠處理文本中的結(jié)構(gòu)信

息，如句法樹？

A.基于樹的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)

D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

正確答案：A

答案解析：基于樹的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理文本中的結(jié)構(gòu)信息。

62.對于深度強化學(xué)習(xí)中的連續(xù)動作空間，以下哪種方法可以用

于處理高維度的動作？

A.策略分解

B.動作壓縮

C.維度約減

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：策略分解、動作壓縮和維度約減都可處理高維度動作。

63.以下哪種模型在處理具有時空特征的數(shù)據(jù)時，能夠捕捉長時

依賴和局部模式？

A.時空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)

C.門控循環(huán)單元

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：時空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短葉記憶網(wǎng)絡(luò)和門控循環(huán)單元

都能捕捉長時依賴和局部模式。

64.在多任務(wù)學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以平衡不同任務(wù)之間的學(xué)

習(xí)進度？

A.動態(tài)權(quán)重調(diào)整

B.任務(wù)優(yōu)先級設(shè)置

C.共享底層特征

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：動態(tài)權(quán)重調(diào)整、任務(wù)優(yōu)先級設(shè)置和共享底層特征都可

平衡多任務(wù)學(xué)習(xí)進度。

65.以下哪種技術(shù)可以用于解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)不

平衡問題？

A.重采樣

B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成數(shù)據(jù)

C.代價敏感學(xué)習(xí)

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：重采樣、GAN生成數(shù)據(jù)和代價敏感學(xué)習(xí)都可解決數(shù)據(jù)

不平衡問題。

66.在自然語言處理中，以下哪種方法可以用于對長文本進行高

效的編碼？

A.層次化編碼

B.分段編碼

C.注意力機制

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：層次化編碼、分段編碼和注意力機制都可對長文本高

效編碼。

67.對于強化學(xué)習(xí)中的模型不確定性，以下哪種方法可以進行估

計和處理？

A.貝葉斯強化學(xué)習(xí)

B.隨機策略

C.蒙特卡羅樹搜索

D.以上都是

正確答案：A

答案解析：貝葉斯強化學(xué)習(xí)可估計和處理模型不確定性。

68.以下哪種模型在處理圖像分割任務(wù)時，能夠結(jié)合全局和局部

信息？

A.全卷積網(wǎng)絡(luò)

B.UNet

C.PSPNet

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：全卷積網(wǎng)絡(luò)、U-Net和PSPNet都能結(jié)合全局和局部

信息進行圖像分割C

69.在多模態(tài)融合中，以下哪種方法可以根據(jù)任務(wù)需求自適應(yīng)地

選擇融合方式？

A.動態(tài)融合

B.基于任務(wù)的融合

C.元學(xué)習(xí)融合

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：動態(tài)融合、基于任務(wù)的融合和元學(xué)習(xí)融合都能自適應(yīng)

選擇融合方式。

70.以下哪種技術(shù)可以用于提高深度生成模型的魯棒性？

A.對抗訓(xùn)練

B.模型平均

C.正則化

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：對抗訓(xùn)練、模型平均和正則化都能提高生成模型的魯

棒性。

71.在自然語言處理中，以下哪種方法可以用于處理語義的模糊

性？

A.模糊邏輯

B.概率圖模型

C.多模態(tài)信息融合

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：模糊邏輯、概率圖模型和多模態(tài)信息融合都可處理語

義模糊性。

72.對于深度強化學(xué)習(xí)中的策略搜索，以下哪種方法適用于大規(guī)

模連續(xù)動作空間？

A.基于梯度的方法

B.基于采樣的方法

C.基于模型的方法

D.以上都是

正確答案：B

答案解析：基于采樣的方法適用于大規(guī)模連續(xù)動作空間的策略搜

索。

73.以下哪種模型在處理具有復(fù)雜關(guān)系的圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出

色？

A.圖卷積網(wǎng)絡(luò)

B.圖注意力網(wǎng)絡(luò)

C.圖自編碼器

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：圖卷積網(wǎng)絡(luò)、圖注意力網(wǎng)絡(luò)和圖自編碼器處理圖結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)表現(xiàn)出色。

74.在多任務(wù)學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以處理任務(wù)之間的沖突？

A.任務(wù)分解

B.沖突消解機制

C.正則化約束

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：任務(wù)分解、沖突消解機制和正則化約束都可處理任務(wù)

沖突。

75.以下哪種技術(shù)可以用于解決生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)中的訓(xùn)練

不穩(wěn)定問題？

A.譜歸一化

B.梯度懲罰

C.標簽平滑

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：譜歸一化、梯度懲罰和標簽平滑都可解決GAN訓(xùn)練

不穩(wěn)定問題。

76.在自然語言處理中，以下哪種方法可以用于跨語言的文本理

解？

A.多語言預(yù)訓(xùn)練模型

B.跨語言詞向量

C.基于翻譯的模型

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：多語言預(yù)訓(xùn)練模型、跨語言詞向量和基于翻譯的模型

都可用于跨語言文本理解。

77.對于強化學(xué)習(xí)中的環(huán)境不確定性，以下哪種方法可以進行建

模和應(yīng)對？

A.隨機動態(tài)規(guī)劃

B.魯棒優(yōu)化

C.自適應(yīng)控制

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：隨機動態(tài)規(guī)劃、魯棒優(yōu)化和自適應(yīng)控制都可應(yīng)對環(huán)境

不確定性。

78.以下哪種模型在處理具有時空動態(tài)變化的場景時，能夠進行

有效的預(yù)測？

A.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)

C.時空循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D,以上都是

正確答案：D

答案解析：遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)和時空循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

都能進行有效預(yù)測C

79.在多模態(tài)融合中，以下哪種方法可以處理模態(tài)缺失的情況？

A.模態(tài)補全

B.基于已有模態(tài)的推斷

C.模型自適應(yīng)調(diào)整

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：模態(tài)補全、基于已有模態(tài)的推斷和模型自適應(yīng)調(diào)整都

可處理模態(tài)缺失。

80.以下哪種技術(shù)可以用于提高深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對對抗樣本的抵

抗力？

A.防御性蒸僚

B.輸入預(yù)處理

C.模型加固

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：防御性蒸儲、輸入預(yù)處理和模型加固都能提高對抗樣

本抵抗力。

81.在自然語言處理中，以下哪種方法可以用于處理文本的篇章

級結(jié)構(gòu)？

A.篇章關(guān)系建模

B.層次化注意力

C.基于圖的方法

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：篇章關(guān)系建模、層次化注意力和基于圖的方法都可處

理篇章級結(jié)構(gòu)。

82.對于深度強化學(xué)習(xí)中的獎勵稀疏問題，以下哪種方法可以有

效解決？

A.獎勵塑造

B.內(nèi)在動機學(xué)習(xí)

C.分層強化學(xué)習(xí)

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：獎勵塑造、內(nèi)在動機學(xué)習(xí)和分層強化學(xué)習(xí)都可解決獎

勵稀疏問題。

83.以下哪種模型在處理圖像生成任務(wù)時，能夠生成具有多樣性

的樣本？

A.變分自編碼器

B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)

C.自回歸模型

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：變分自編碼器、生成對抗網(wǎng)絡(luò)和自回歸模型都能生成

多樣樣本。

84.在多任務(wù)學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以利用任務(wù)之間的相關(guān)性

來提高性能？

A.任務(wù)間的特價共享

B.聯(lián)合優(yōu)化

C.知識遷移

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：任務(wù)間特征共享、聯(lián)合優(yōu)化和知識遷移都可利用相關(guān)

性提高性能。

85.以下哪種技術(shù)可以用于解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的模型壓縮和

加速問題？

A.剪枝

B.量化

C.知識蒸儲

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：剪枝、量化和知識蒸儲都可解決模型壓縮和加速問題。

86.在自然語言處理中，以下哪種方法可以用于處理語義的組合

性？

A.組合式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.語義解析

C.基于規(guī)則的方法

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：組合式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、語義解析和基于規(guī)則的方法都可處

理語義組合性。

87.對于強化學(xué)習(xí)中的探索效率問題，以下哪種方法可以提高探

索的效果？

A.基于模型的探索

B.基于不確定性的探索

C.基于獎勵的探索

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：基于模型、不確定性和獎勵的探索都能提高探索效率。

88.以下哪種模型在處理具有動態(tài)拓撲結(jié)構(gòu)的圖數(shù)據(jù)時具有優(yōu)

勢？

A.動態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)

B.圖注意力網(wǎng)絡(luò)

C.圖循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：動態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)、圖注意力網(wǎng)絡(luò)和圖循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處

理動態(tài)拓撲圖數(shù)據(jù)有優(yōu)勢。

89.在多模態(tài)融合中，以下哪種方法可以處理不同模態(tài)數(shù)據(jù)的噪

聲和異常值？

A.魯棒融合

B.異常值檢測和處理

C.數(shù)據(jù)清洗

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：魯棒融合、異常值檢測處理和數(shù)據(jù)清洗都可應(yīng)對噪聲

和異常值。

90.以下哪種技術(shù)可以用于提高深度生成模型的泛化能力？

A.正則化

B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)

C.模型架構(gòu)調(diào)整

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：正則化、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型架構(gòu)調(diào)整都能提高泛化

能力。

91.在自然語言處理中，以下哪種方法可以用于處理語言的歧義

性？

A.語境建模

B.多義詞消歧

C.語義角色標注

D.以上都是