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（新版）人工智能算法知识考试题（附答案）
单选题
1.支持向量机（SVM）中的代价参数C表示什么？（）
A、交叉验证的次数
B、用到的核函数
C、在分类准确性和模型复杂度之间的权衡
D、以上都不对
参考答案：C
2.长短期记忆LSTM的核心贡献是引入了（）的巧妙构思,该构思中的权重视上下文而定，而不是固定的。
A、自增加
B、自循环
C、自递归
D、自减少
参考答案：B
3.在一个神经网络中，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果知道了神经元准确的权重和偏差，便可以近似任何函数，但怎么获知每个神经的权重和偏移呢？
A、有哪些信誉好的足球投注网站每个可能的权重和偏差组合，直到得到最佳值
B、赋予一个初始值，然后检查跟最佳值的差值，不断迭代调整权重
C、随机赋值，听天由命
D、以上都不正确的
参考答案：B
4.在选择神经网络的深度时，下面哪些参数需要考虑？1神经网络的类型（如MLP,CNN）2输入数据3计算能力（硬件和软件能力决定）4学习速率5映射的输出函数
A、1,2,4,5
B、2,3,4,5
C、都需要考虑
D、1,3,4,5
参考答案：C
5.在下列人工神经学习算法中，哪种是能够根据期望的和实际的网络输出之间的差来调整神经元之间连接的强度或权。（）
A、有师学习
B、无师学习
C、强化学习
D、都不是
参考答案：A
6.在下列哪些应用中，我们可以使用深度学习来解决问题？
A、蛋白质结构预测
B、化学反应的预测
C、外来粒子的检测
D、所有这些
参考答案：D
7.在数据挖掘中，比较成熟的预测算法包括Logistic回归模型、（）、决策树、神经网络等
A、线性回归
B、时间序列
C、灰色模型
D、贝叶斯网络
参考答案：D
8.在神经网络中，我们是通过以下哪个方法在训练网络的时候更新参数，从而最小化损失函数的?
A、正向传播算法
B、池化计算
C、卷积计算
D、反向传播算法
参考答案：D
9.在深度学习网络中，反向传播算法用于寻求最优参数，在反向传播算法中使用的什么法则进行逐层求导的?
A、链式法则
B、累加法则
C、对等法则
D、归一法则
参考答案：A
10.在人脸检测算法中，不属于该算法难点的是（）
A、出现人脸遮挡
B、人脸角度变化大
C、需要检测分辨率很小的人脸
D、需要检测不同性别的人脸
参考答案：D
11.在强化学习过程中,（）表示随机地采取某个动作,以便于尝试各种结果;（）表示采取当前认为最优的动作,以便于进一步优化评估当前认为最优的动作的值。
A、探索
B、开发
C、开发
D、探索
E、探索
参考答案：A
12.在强化学习的过程中,学习率α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
B、小
C、大
D、大
E、小
参考答案：A
13.在卷积操作过程中计算featuremap的尺寸：设图像大小为300*300，卷积核大小为3*3，卷积窗口移动的步长为1，则featuremaps的大小是（）个元素？
A、78400
B、88804
C、91204
D、99856
参考答案：B
14.在经典的卷积神经网络模型中，Softmax函数是跟在什么隐藏层后面的?
A、卷积层
B、池化层
C、全连接层
D、以上都可以
参考答案：C
15.在处理序列数据时，较容易出现梯度消失现象的深度学习模型是
A、CNN
B、LSTM
C、GRU
D、RNN
参考答案：D
16.在ε-greedy策略当中,ε的值越大,表示采用随机的一个动作的概率越（）,采用当前Q函数值最大的动作的概率越（）。
A、大
B、小
C、大
D、大
E、小
参考答案：A
17.在K-摇臂赌博机中，若尝试次数非常大，在一段时间后，摇臂的奖赏能很好的近似出来，不再需要探索，则可让ε随着尝试次数增加而（___）
A、增大
B、置为无穷
C、置为0
D、减少
参考答案：D
18.在CNN中，梯度下降法的作用是（）。
A、线性变换
B、非线性变换
C、求函数最小值
D、加速训练
参考答案：C
19.在20K文档的输入数据上为机器学习模型创建了文档-词矩阵（document-termmatrix）。以下哪项可用于减少数据维度？（1）关键词归一化（KeywordNormalization）（2）潜在语义索引（LatentSemanticIndexing）（3）隐狄利克雷分布（LatentDirichletAllocation）
A、只有（1）
B、（2）、（3）
C、（1）、（3）
D、（1）、（2）、（3）
参考答案：D
20.语义网络表达知识时，有向弧AKO链、ISA链是用来表达节点知识的
A、无悖性
B、可扩充性
C、继承性
D、连贯性
参考答案：C
21.以下算法中可以用于图像平滑的是（）。
A、均值滤波；
B
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