2023年人工智能现代科技知识考试题与答案.docx

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1、2023年人工智能现代科技知识考试题与答案目录简介一、单选题：共40题二、多选题：共20题三、判断题：共26题一、单选题1、下列哪部分不是专家系统的组成部分？A.用户B.综合数据库C.推理机D.知识库正确答案：A解析：人工智能导论（第4版）作者：王万良出版社:高等教育出版社2、下列哪个神经网络结构会发生权重共享？A.卷积神经网络B.循环神经网络C.全连接神经网络D.A和B正确答案：D解析：深度学习、优化与识别作者:焦李成出版社:清华大学出版社3、下列哪个不属于常用的文本分类的特征选择算法？A.卡方检验值B.互信息C.信息增益D.主成分分析正确答案：D解析：自然语言处理作者：刘挺出版社：高等教育

2、出版社4、下列哪个不是人工智能的技术应用领域？A.搜索技术B.数据挖掘C.智能控制D.编译原理正确答案：D解析：走进人工智能作者：周旺出版社：高等教育出版社5、Q（s,a）是指在给定状态s的情况下，采取行动a之后，后续的各个状态所能得到的回报（）。A.总和B.最大值C.最小值D.期望值正确答案：D解析：深度学习、优化与识别作者:焦李成出版社:清华大学出版社6、数据科学家可能会同时使用多个算法（模型）进行预测，并且最后把这些算法的结果集成起来进行最后的预测（集成学习），以下对集成学习说法正确的是（）。A.单个模型之间有高相关性B.单个模型之间有低相关性C,在集成学习中使用“平均权重”而不是“投票

3、”会比较好D.单个模型都是用的一个算法正确答案：B解析：机器学习方法作者：李航出版社：清华大学出版社7、以下哪种技术对于减少数据集的维度会更好？A.删除缺少值太多的列B.删除数据差异较大的列C.删除不同数据趋势的列D.都不是正确答案：A解析：机器学习作者：周志华出版社：清华大学出版社8、在强化学习过程中，学习率越大，表示采用新的尝试得到的结果比例越（），保持旧的结果的比例越（）。A.大，小B.大,大C.小，大D.小，小正确答案：A解析：深度学习、优化与识别作者:焦李成出版社:清华大学出版社9、以下哪种方法不属于特征选择的标准方法？A.嵌入B.过滤C,包装D.抽样正确答案：D解析：深度学习、优化

4、与识别作者:焦李成出版社:清华大学出版社10、要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（）。A.专家系统B.机器学习C.神经网络D.模式识别正确答案：B11、在一个神经网络中，下面O方法可以用来处理过拟合。A.DropoutB.分批归一化（BatchNorma1ization）C.正则化（Regu1arization）D.都可以正确答案：D12、以下几种模型方法属于判别式模型的有（）。1）混合高斯模型2）条件随机场模型3）区分度训练4）隐马尔科夫模型A. 2,3B. 3,4C. 1,4D.

5、1,2正确答案：A13、神经网络模型因受人类大脑的启发而得名。神经网络由许多神经元组成，每个神经元接受一个输入，对输入进行处理后给出一个输出。请问下列关于神经元的描述中，哪一项是正确的？A.每个神经元只有一个输入和一个输出B.每个神经元有多个输入和一个输出C.每个神经元有一个输入和多个输出D.每个神经元有多个输入和多个输出E、上述都正确正确答案：E14、生成对抗网络像是一个博弈系统，生成器生成伪造的样本，判别器判断是真是假，我们理想的结果是（）。A.生成器产生的样本大致相同B.判别器高效的分辨生成器产生样本的真假C.判别器无法分辨生成器产生样本的真假D.生成器产生的样本不尽相同正确答案：C15

6、、已知：1）大脑是有很多个叫做神经元的东西构成,神经网络是对大脑的简单的数学表达。2）每一个神经元都有输入、处理函数和输出。3）神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数。4）为了得到最佳的神经网络，我们用梯度下降方法不断更新模型。给定上述关于神经网络的描述，（）什么情况下神经网络模型被称为深度学习模型？A加入更多层，使神经网络的深度增加B.有维度更高的数据C.当这是一个图形识别的问题时D.以上都不正确正确答案：A16、梯度下降算法的正确步骤是什么？1）计算预测值和真实值之间的误差2）重复迭代，直至得到网络权重的最佳值3）把输入传入网络，得到输出值4）用随机值初始化权重和偏差5）对每一个产生误

7、差的神经元，调整相应的（权重）值以减小误差A. 1,2,3,4,5B. 5,4,3,2,1C. 3,2,1,5,4D. 4,3,1,5,2正确答案：D17、如果一个模型在测试集上偏差很大，方差很小，则说明该模型（）。A.过拟合B.可能过拟合可能欠拟合C.刚好拟合D.欠拟合正确答案：B18、假如我们使用非线性可分的SVM目标函数作为最优化对象，我们怎么保证模型线性可分？A.设C=IB.设C=OC.设C=无穷大D.都不对正确答案：C19、下列哪项关于模型能力（指神经网络模型能拟合复杂函数的能力）的描述是正确的？A.隐藏层层数增加，模型能力可能增加8. Dropout的比例增加，模型能力必然增加C.

8、学习率增加，模型能力必然增加D.都不正确正确答案：A20、输入32X32的图像，用大小5义5的卷积核做步长为1的卷积计算，输出图像的大小是（）。A. 28X23B. 28X28C. 29X29D. 23X23正确答案：B21、我们想在大数据集上训练决策树，为了使训练时间更少，我们可以()。A.增加树的深度B.增加学习率C.减少树的深度D.减少树的数量正确答案：C22QTearning算法中，Q函数是()。A.状态-动作值函数B.状态函数C.估值函数D.奖励函数正确答案：A23、语言模型的参数估计经常使用最大似然估计，面临的一个问题是没有出现的项概率为0,这样会导致语言模型的效果不好。为了解决这

9、个问题，需要使用（）。A.平滑B.去噪C.随机插值D.增加白噪音正确答案：A24、关于1ogit回归和SVM不正确的是（）。A. 1ogit回归目标函数是最小化后验概率B. 1ogit回归可以用于预测事件发生概率的大小C. SVM目标是结构风险最小化D. SVM可以有效避免模型过拟合正确答案：A25、机器翻译属于O领域的应用。A.自然语言处理B.搜索技术C.专家系统D.数据挖掘26、下列不是SVM核函数的是（）。A.多项式核函数B.1ogistic核函数C.径向基核函数D.Sigmoid核函数正确答案：B27、下面哪个决策边界是神经网络生成的？A.AB.BC.CD.DE、以上都有正确答案：E2

10、8、假设在训练中我们突然遇到了一个问题：在几次循环之后，误差瞬间降低。你认为数据有问题，于是你画出了数据并且发现也许是数据的偏度过大造成了这个问题，你打算怎么做来处理这个问题？A.对数据作归一化B.对数据取对数变化C.对数据作主成分分析和归一化D.都不对正确答案：C29、对于神经网络的说法，下面正确的是（）。1）增加神经网络层数，可能会增加测试数据集的分类错误率2）减少神经网络层数，总是能减小测试数据集的分类错误率3）增加神经网络层数，总是能减小训练数据集的分类错误率A. 1B. 1和3C. 1和2D.2正确答案：A30如果你正在处理文本数据，使用单词嵌入（Word2vec）表示使用的单词。在

11、单词嵌入中，最终会有1000维。如果想减小这个高维数据的维度，使得相似的词在最邻近的空间中具有相似的含义。在这种情况下，你最有可能选择以下哪种算法？A.t-SNE8. PCAC.1DAD.都不是正确答案：A31、当考虑某个具体问题时，你可能只有少量数据来解决这个问题。不过幸运的是你有一个针对类似问题已经预先训练好的神经网络。你可以用下面哪种方法来利用这个预先训练好的网络？A,保留最后一层，将其余层重新训练B.对新数据重新训练整个模型C.只对最后几层进行调参D,对每一层模型进行评估，选择其中的少数来用正确答案：C32、在一个n维的空间中，最好的检测离群点(OUt1ier)的方法是()。A.作正态

12、分布概率图B.作盒形图C.马氏距离D.作散点图正确答案：C33、在大规模的语料中，挖掘词的相关性是一个重要的问题。以下哪一个信息不能用于确定两个词的相关性？A.互信息B.最大爆C.卡方检验D.最大似然比正确答案：B34、基于统计的分词方法为（）。A,正向最大匹配法B,逆向最大匹配法C.最少切分D.条件随机场正确答案：D35、请选择下面可以应用隐马尔科夫（HMM）模型的数据集OoA基因序列数据集B.电影浏览数据集C.股票市场数据集D.所有以上正确答案：D36、以P（W）表示词条W的概率，假设已知P（南京）二0、8,P（市长）=0、6,P（江大桥）=0、4,P（南京市）二0、3,P（长江大桥）二O

13、、5,在训练语料中未出现的词条概率为0。假设前后两个词的出现是独立的，那么分词结果就是OoA.南京市*长江*大桥B.南京*市长*江大桥C.南京市长*江大桥D.南京市*长江大桥正确答案：B37、在训练神经网络时，损失函数在最初的几个epoch时没有下降，可能的原因是（）。A.学习率太低B.正则参数太高C.陷入局部最小值D.以上都有可能正确答案：A38、以下属于回归算法的优化指标是（）。A召回率B.混淆矩阵C.均方误差D.准确率正确答案：C39、假设你使用1og-1oss函数作为评估标准。下面这些选项，哪些是对作为评估标准的1og-1oss的正确解释？（难度：）A.如果分类器对不正确分类结果的置信

14、度高，1og-1oss会对分类器作出惩罚B,对一个特别的观察而言，分类器为正确的分类结果分配非常小的概率，然后对1og-1oss的相应分布会非常大C.1og-1oss越低，模型越好D.以上都是正确答案：D40、对于一个图像识别问题（在一张照片里找出一只猫）,下面哪种神经网络可以更好地解决这个问题？A.循环神经网络B.感知机C.多层感知机D.卷积神经网络正确答案：D二、多选题1、假设我们要解决一个二类分类问题，我们已经建立好了模型，输出是O或1,初始时设阈值为0、5,超过0、5概率估计，就判别为1,否则就判别为0；如果我们现在用另一个大于0、5的阈值，那么现在关于模型说法，正确的是（）。A.模型分类的召回率会降低或不变B.模型分类的召回率会升高C.模型分类准确率会升高或不变D.模型分类准确率会降低正确答案：AC2、假定目标变量的类别非常不平衡，即主要类别占据了训练数据的99%o现在你的模型在测试集上表现为99%的准确度。那么下面哪一项表述是正确的？A.准确度并不适合于衡量不平衡类别问题B.准确度适合于衡量不平衡类别问题C.精确率和召回率适合于衡量不平衡类别问题D.精确率和召回率不适合于衡量不平衡类别问题正确答案：AC3、以下