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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).docx

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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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