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2025年人工智能-智能算法考试题库及答案(必威体育精装版版)
一、单项选择题
1.神经网络由许多神经元(Neuron)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、每个神经元可以有一个输入和一个输出
B、每个神经元可以有多个输入和一个输出
C、每个神经元可以有多个输入和多个输出
D、上述都正确
标准答案:B
2.哪个不是常用的聚类算法()。
A、K-Means
B、DBSCAN
C、GMMs
D、Softmax
标准答案:D
解析:Softmax不是常用的聚类算法。
3.高层的特征是低层特征的组合,从低层到高层的特征表达越来越(),也即越来越能表现语义或者意图。
A、具体和形象化
B、抽象和概念化
C、具体和概念化
D、抽象和具体化
标准答案:B
解析:高层的特征是低层特征的组合,从低层到高层的特征表达越来越抽象和概念化,也即越来越能表现语义或者意图。
4.关于bagging下列说法错误的是:()
A、各基分类器之间有较强依赖,不可以进行并行训练。
B、最著名的算法之一是基于决策树基分类器的随机森林。
C、当训练样本数量较少时,子集之间可能有重叠。
D、为了让基分类器之间互相独立,需要将训练集分为若干子集。
标准答案:A
5.数据在完成特征工程的操作后,在构建模型的过程中,以下哪个选项不属于决策树构建过程当中的步骤?
A、剪枝
B、特征选取
C、数据清理
D、决策树生成
标准答案:C
6.通过以下哪些指标我们可以在层次聚类中寻找两个集群之间的差异?()
A、单链接
B、全链接
C、均链接
D、以上都行
标准答案:D
7.下述()不是人工智能中常用的知识格式化表示方法。
A、框架表示法
B、产生式表示法
C、语义网络表示法
D、形象描写表示法
标准答案:D
8.比较成熟的分类预测模型算法包括Logistic回归模型、广义线性模型、()、神经网络
A、决策树
B、arima模型
C、holt-winter模型
D、k-means模型
标准答案:A
9.在pytorch中,设模型变量名为model,则对model.eval()的描述正确的是
A、model.eval()可以在模型训练阶段使用
B、model.eval()只能在模型测试阶段使用
C、model.eval()在模型验证、模型测试阶段都可以使用
D、model.eval()在模型训练、模型验证、模型测试阶段都可以使用
标准答案:C
解析:在pytorch中,model.eval在模型验证、模型测试阶段都可以使用
10.()控制着整个LSTM单元的状态或者记忆,它会根据每个时刻的输入进行更新。
A、隐状态向量
B、状态向量
C、显状态向量
D、以上都不对
标准答案:B
解析:状态向量控制着整个LSTM单元的状态或者记忆,它会根据每个时刻的输入进行更新。
11.早期图像识别技术中存在的主要问题是()。
A、全局特征丢掉了图像细节
B、提取不到主要特征
C、存储效率低下
D、太多的错误匹配
标准答案:A
解析:早期图像识别技术中存在的主要问题是全局特征丢掉了图像细节。
12.FPN中根据ROI的()来分配所属层级?
A、分类分数
B、最大边长度
C、面积
D、nan
标准答案:C
13.随机森林是一种集成学习算法,是()算法的具体实现。
A、Boosting
B、Bagging
C、Stacking
D、Dropping
标准答案:B
解析:随机森林是一种集成学习算法,是Bagging算法的具体实现。
14.深度学习是当前很热门的机器学习算法,在深度学习中,涉及到大量的矩阵相乘,现在需要计算三个稠密矩阵A,B,C的乘积ABC,假设三个矩阵的尺寸分别为m?n,n?p,p?q,且mn
A、(AB)C
B、AC(B)
C、A(BC)
D、所有效率都相同
标准答案:A
15.对完成特定任务的卷积神经网络训练采用的是监督学习方法。在这个过程中,通过误差后向传播来优化调整网络参数,请问下面哪个参数不是通过误差后向传播来优化的
A、卷积滤波矩阵中的参数
B、全连接层的链接权重
C、激活函数中的参数
D、模型的隐藏层数目
标准答案:D
16.下列不属于树模型的是
A、GBDT梯度提升树
B、XGBoost
C、RF随机森林
D、LR线性回归
标准答案:D
17.fasterRCNN用于生成候选框proposal的模块名称()
A、RPN
B、CNN
C、ResNet
D、RoIpooling
标准答案:A
解析:fasterRCNN用于生成候选框proposal的模块是RPN
18.LSTM用于文本分类的任务中,不会出现的网络层是()
A、全连接
B、词嵌入层
C、卷积层
D、以上选项均不正确
标准答案:C
19.假设你需要调整超参数来最
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