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中国大学MOOC安徽省人工智能通识课（AI+物理）作业答案

安徽省人工智能通识课（AI+物理）

学校: 九八五题库

学校: 超星学习通

题目如下：

1. 1. 【单选题】人工神经网络的组成部分不包括以下哪一项？

A. 反馈层

B. 隐藏层

C. 输入层

D. 输出层

答案: 反馈层

2. 2. 【单选题】以下哪项是“黑灯工厂”的主要特点？

A. 使用传统机械控制

B. 仅用于食品行业

C. 24小时无人值守生产

D. 依赖人工操作

答案: 24小时无人值守生产

3. 3. 卷积神经网络（CNN）与图神经网络（GNN）的主要区别在于：

A. CNN需要大量数据，GNN不需要

B. CNN仅用于图像分类，GNN用于语音识别

C. CNN处理规则数据，GNN处理非规则数据

D. CNN使用动态权重，GNN使用静态权重

答案: CNN处理规则数据，GNN处理非规则数据

4. 4. 图灵测试的目的是？

A. 评估计算机的图形处理能力

B. 评估机器是否具有人类水平的智能

C. 评估计算机的计算速度

D. 测试计算机的存储容量

答案: 评估机器是否具有人类水平的智能

5. 5. 控制论的提出者是？

A. 诺伯特·维纳

B. 约翰·麦卡锡

C. 艾伦·图灵

D. 冯·诺依曼

答案: 诺伯特·维纳

6. 6. 以下哪项技术是AlphaGo击败李世石的关键技术组合？

A. 监督学习 + 无监督学习

B. 逻辑推理 + 知识图谱

C. 自然语言处理 + 机器翻译

D. 大数据 + 深度学习 + 强化学习 + 蒙特卡洛搜索

答案: 大数据 + 深度学习 + 强化学习 + 蒙特卡洛搜索

7. 7. 机器视觉的应用目的是：

A. 加速网络传输速度

B. 优化数据存储效率

C. 模拟人类听觉功能

D. 让计算机“看懂”世界

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8. 8. 大数据的四个基本特征不包括以下哪一项？

A. 容量大

B. 速度快

C. 精确性高

D. 多样性

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9. 9. 模式识别系统的核心步骤中，哪一步负责从原始数据中提取关键特征？

A. 数据获取

B. 分类决策

C. 特征提取

D. 预处理

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10. 10. 人工智能与医学、教育学、法学等学科的交叉融合，按照哪种模式会不断产生新的学科和分支？

A. 人工智能+传统学科

B. 人工智能+工程技术

C. 人工智能+X

D. 人工智能+社会科学

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11. 11. 图卷积算子的核心步骤是：

A. 邻域信息聚合与消息传递

B. 全连接神经元聚合

C. 随机权重初始化

D. 固定卷积核滑动

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12. 12. 机器学习中，从无标签数据中发现隐藏模式的任务属于：

A. 强化学习

B. 无监督学习

C. 半监督学习

D. 监督学习

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13. 13. 人工神经网络的组成部分不包括以下哪一项？

A. 输出层

B. 隐藏层

C. 输入层

D. 反馈层

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14. 14. 机器人的第三代（智能机器人）能够：

A. 在不确定环境中自主工作

B. 依赖程序控制

C. 执行重复性工业任务

D. 仅用于汽车装配

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15. 15. 生命的生物学特征不包括以下哪一项？

A. 结构性

B. 应激性

C. 新陈代谢

D. 光合作用

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16. 16. 章鱼的智能表现中，哪一项最能体现其适应能力？

A. 复杂的社会结构

B. 拧开瓶盖获取食物

C. 遗传信息传递

D. 通过跃出水面沟通

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17. 17. 人工智能在1997年迎来复苏期的标志性事件是？

A. 多层神经网络的出现

B. Deep Blue战胜国际象棋冠军

C. AlphaGo战胜李世石

D. 微软发布小娜

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18. 18. 1943年提出的首个人工神经元模型（MP模型）的提出者是？

A. 约翰·麦卡锡

B. 麦卡洛克和皮茨

C. 艾伦·图灵

D. 冯·诺依曼

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19. 19. 冯·诺依曼体系结构的核心特点不包括以下哪一项？

A. 程序存储执行

B. 使用模拟电路进行计算

C. 计算机由五个部分组成

D. 采用二进制逻辑

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20. 20. 麦卡洛克和皮茨提出的MP模型结合了以下哪些学科的理论？

A. 心理学、教育学、哲学

B. 社会学、法学、经济学

C. 物理学、化学、生物学

D. 命题逻辑、神经突出、图灵机

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21. 21. 哈雷摩托车公司通过大数据优化生产流程，以下哪项是具体应用？

A. 检测喷漆室风扇的速度参数

B. 优化物流运输路线

C. 分析农作物收成数据

D. 预测机票价格走势

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22. 22. 某航空公司通过分析飞行数据预测引擎维护需求，属于大数据的哪类价值？

A. 推动产品创新

B. 增强用户体验

C. 降低存储成本

D. 提高运营效率

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23. 23. 人工智能在医疗领域的主要应用不包括：

A. 农作物基因组测序

B. 药物设计

C. 医学影像诊断

D. 辅助导诊

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24. 24. 霍华德·加德纳的多元智能理论中未包含以下哪项？

A. 人际智能

B. 音乐智能

C. 时间智能

D. 语言智能

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25. 25. 人工智能的“混合智能”是指？

A. 结合人类智能与人工智能

B. 仅模仿动物行为

C. 基于遗传算法的系统

D. 完全替代人类智能

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26. 26. 赫布学习规则的核心思想是？

A. 神经元之间的连接强度由外部输入决定

B. 神经元之间的连接强度随距离增加而减弱

C. 神经元之间的连接强度随机变化

D. 一起激活的神经元之间的连接会被强化

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27. 27. 大数据被比喻为“未来的新石油”，这一表述强调了？

A. 数据的物理存储需求

B. 数据的低价值密度

C. 数据的核心战略地位

D. 数据的不可再生性

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28. 28. 17世纪的哪位哲学家提出了“我思故我在”的著名命题，强调了理性在认识世界中的重要性？

A. 培根

B. 笛卡尔

C. 拉普拉斯

D. 莱布尼兹

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29. 29. 生命的基本目标是？

A. 进化变异

B. 生存与繁衍

C. 控制环境

D. 积累知识

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30. 30. 乌鸦的自然智能体现在哪些方面？

A. 通过观察学习新技能

B. 以上选项均能体现

C. 适应新环境生存

D. 使用工具获取食物

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31. 31. AlphaGo的成功主要依赖于以下哪项技术的结合？

A. 逻辑推理与知识图谱

B. 监督学习与无监督学习

C. 深度学习、强化学习和蒙特卡洛树搜索

D. 遗传算法与进化计算

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32. 32. 智能的现代定义强调的核心能力是？

A. 仅依赖遗传本能

B. 主动适应环境并解决问题

C. 随机行为反应

D. 被动接受环境变化

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33. 33. 注意力机制的核心特点是：

A. 局部特征提取

B. 仅关注单一输入

C. 固定权重分配

D. 捕捉全局依赖关系

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34. 1. 【判断题】激活函数的选择对模型的性能有显著影响，因此必须选择最复杂的激活函数以获得最佳性能。

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35. 2. 【判断题】Transformer模型的自注意力机制只能处理序列数据，无法处理图像数据。

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36. 3. 【判断题】ReLU激活函数在输入为负时输出为0，可能导致神经元“死亡”。

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37. 4. 【判断题】在卷积神经网络中，池化层的主要作用是减少特征图的尺寸，从而降低计算复杂度。

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38. 5. 【判断题】Transformer模型中的位置编码是固定的，不能通过训练进行调整。

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39. 6. 【单选题】在卷积神经网络中，池化层的主要作用是：

A. 增加计算复杂度

B. 降维和防止过拟合

C. 提高模型的训练速度

D. 存储数据

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40. 7. 深度学习模型的参数量越大，模型性能越好。

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41. 8. LSTM和GRU的主要区别在于LSTM有三个门控单元，而GRU只有两个门控单元。

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42. 9. 激活函数的选择对模型的性能有显著影响，因此必须选择最复杂的激活函数以获得最佳性能。

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43. 10. Transformer模型中的位置编码是固定的，不能通过训练进行调整。

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44. 11. 认知脑科学与人工神经网络的关系是

A. 相互矛盾

B. 毫无关系

C. 相互促进

D. 完全相同

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45. 12. LSTM模型中，用于决定哪些信息需要被保留的门是：

A. 输入门

B. 遗忘门

C. 输出门

D. 更新门

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46. 13. 在深度学习中，ASIC的主要特点是：

A. 开发成本低

B. 灵活性高

C. 能效高

D. 通用性高

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47. 14. Transformer模型中，用于解决长距离依赖问题的关键技术是：

A. 层归一化

B. 多头注意力

C. 残差连接

D. 前馈网络

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48. 15. 以下哪些是卷积神经网络（CNN）中常见的层类型？

A. 池化层

B. 卷积层

C. 全连接层

D. 循环层

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49. 16. 以下哪些是Transformer模型的核心机制？

A. 权值共享

B. 自注意力机制

C. 残差连接

D. 多头注意力机制

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50. 17. ReLU激活函数在输入为负时输出为0，可能导致神经元“死亡”。

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51. 18. ChatGPT模型的架构基础是:

A. RNN

B. Transformer

C. CNN

D. LSTM

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52. 19. ResNet模型的核心创新是：

A. 残差连接

B. 池化层

C. 多头注意力

D. 卷积层

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53. 20. LSTM模型中，输入门的作用是：

A. 决定哪些信息需要被保留

B. 决定哪些信息需要被丢弃

C. 决定哪些信息需要被更新

D. 决定哪些信息需要被输出

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54. 21. 在Transformer模型中，多头注意力机制的主要优势是：

A. 提高模型的计算效率

B. 提高模型对长距离依赖的捕捉能力

C. 优化训练过程

D. 增加模型的参数量

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55. 22. 激活函数tanh的主要特点是：

A. 导数恒为1

B. 导数恒为0

C. 输出范围为[0, 1]

D. 输出范围为[-1, 1]

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56. 23. 以下哪些是人工神经网络的特点？

A. 并行处理能力

B. 自适应性

C. 非线性映射能力

D. 泛化能力

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57. 24. 单层感知机模型能够通过调整权重解决所有类型的分类问题

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58. 25. 梯度消失问题主要出现在训练浅层网络时，而梯度爆炸问题主要出现在训练深层网络时。

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59. 26. Transformer架构在自然语言处理任务中表现出色，但在计算机视觉任务中无法应用。

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60. 27. 卷积神经网络中，卷积层的主要作用是：

A. 分类

B. 降维

C. 防止过拟合

D. 提取特征

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61. 28. 2012年，Hinton团队提出的深度学习模型是：

A. ResNet

B. GPT

C. AlexNet

D. Transformer

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62. 29. 在深度学习中，欠拟合是指：

A. 模型在训练集和测试集上表现都好

B. 模型在训练集上表现好，测试集上表现差

C. 模型在训练集和测试集上表现都差

D. 模型在训练集上表现差，测试集上表现好

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63. 30. 以下哪些是循环神经网络（RNN）的常见变体？

A. 门控循环单元（GRU）

B. 卷积神经网络（CNN）

C. 长短期记忆网络（LSTM）

D. Transformer

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64. 31. 以下哪些是卷积神经网络（CNN）的常见应用领域？

A. 目标检测

B. 图像分类

C. 图像分割

D. 自然语言处理

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65. 1. 【单选题】人形机器人“柔顺控制”的核心目标是？

A. 减少环境碰撞

B. 简化结构

C. 降低能耗

D. 提高负载能力

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66. 2. 【单选题】农业机器人主要用于以下哪种任务？

A. 核废料处理

B. 焊接

C. 家庭清洁

D. 除草与采摘

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67. 3. 【单选题】“数字孪生”技术在机器人领域的应用主要是？

A. 降低材料成本

B. 虚拟仿真与优化

C. 外观美化

D. 情感模拟

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68. 1. 【单选题】哪种人工智能伦理学观点认为 AI 需要遵守和人类相同的道德规范?( )

A. 功利主义

B. 虚拟主义

C. 伦理对齐(Ethical Alignment)

D. 义务论

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69. 2. 【单选题】人工智能伦理学的核心目标是什么?

A. 提高AI技术的开发效率

B. 让AI具备自主决策能力

C. 确保AI行为符合人类社会的伦理规范

D. 让AI成为独立的法律主体

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70. 3. 【判断题】推理法和训练法都受封闭性的限制。( )

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71. 4. 阿西莫夫的“机器人三定律”不包括:

A. 机器人必须保护所有人类群体的利益

B. 机器人必须服从人类命令

C. 机器人必须有自我保护机制

D. 机器人不得伤害人类

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72. 5. 在人工智能的法律挑战中，自动驾驶汽车事故时，最主要的问题是:

A. 汽车的设计问题

B. 自动驾驶算法的精度问题

C. 汽车的速度过快

D. 法律责任的归属

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73. 6. 弗雷格(Frege)在人工智能哲学上的贡献主要涉及( )

A. 归纳推理与统计学习

B. 形式逻辑和语言哲学

C. 神经网络的优化

D. 计算复杂性理论

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74. 7. 约翰·塞尔的“中文房间”思想实验旨在反驳( )

A. 计算机是否能达到超越人类的智能

B. 计算机能否真正理解语义

C. 计算机是否可以学习经验

D. 人类是否能完全复制人工智能的思维模式

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75. 8. 数据伦理的一个重要问题是:

A. 数据的合理利用

B. 数据的存储与管理

C. 数据的隐私保护

D. 数据的商业化

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76. 9. 人工智能面临的法律挑战之一是:

A. 自动驾驶技术的法律责任归属

B. AI的开发者永远不承担责任

C. AI无法成为法律主体

D. 智能机器无法获得版权

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77. 10. 根据数据伦理的讨论，如何解决数据滥用问题?

A. 增加广告推送

B. 限制数据使用

C. 增强政府监管与立法

D. 增加数据收集速度

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78. 11. “中国脑计划”类似于下列哪项人工智能研究计划?( )

A. 图灵实验

B. 玻尔兹曼大脑

C. 欧洲人脑计划(HBP)

D. 费米悖论

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79. 12. 归纳推理是人工智能哲学基础的重要组成部分。( )

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80. 13. 计算主义认为，人类智能无法被算法模拟。( )

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81. 14. 机器人伦理学的三个层次不包括:

A. 机器人作为伦理主体

B. 机器人与人类的伦理关系

C. 机器人行为的法律规范

D. 机器人设计中的伦理考量

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82. 15. 人工智能在医疗行业面临的一个法律挑战是:

A. 医疗AI的算法偏见

B. 医生与AI之间的信任

C. 数据泄露和隐私保护

D. 是否能超越传统医疗技术

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83. 16. 自动驾驶汽车的法律责任归属问题，以下哪个案例引发了广泛关注?

A. 亚马逊无人车撞人

B. 苹果自动驾驶技术失败

C. 特斯拉自动驾驶事故

D. 谷歌无人车事故

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84. 17. 数据伦理问题的主要挑战之一是:

A. 数据采集的准确性

B. 数据滥用

C. 数据的分类管理

D. 数据的快速处理

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85. 18. 大语言模型的回答主要依赖于统计关联，而非严格的因果关系。( )

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86. 19. 深度学习的训练法可以完全解决推理能力问题。( )

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87. 20. “中国房间”实验说明，只要 AI 能回答问题，就说明它理解问题的语义。( )

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88. 1. 测试误差越小，模型的泛化能力一定越强。（ ）

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89. 2. 课程中所提到的梯度下降方法中，下列哪项描述正确？

A. 梯度下降方法不需要计算损失函数。

B. 小批量梯度下降（MBGD）在每次更新时使用部分样本，兼具训练速度和全局最优的优势。

C. 批量梯度下降（BGD）每次更新参数时只使用一个样本。

D. 随机梯度下降（SGD）使用所有训练样本计算梯度。

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90. 3. K均值聚类属于（ ）。

A. 集成学习

B. 无监督学习

C. 强化学习

D. 监督学习

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91. 4. 以下方法中，用于解决线性不可分问题的SVM技术是（ ）。

A. 最小二乘法

B. 核函数

C. 决策树

D. 梯度下降

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92. 5. 以下关于过拟合的描述正确的是（ ）。

A. 模型过于简单，无法捕捉数据规律

B. 模型过于复杂，泛化能力差

C. 可以通过减少训练数据缓解

D. 模型在训练集上表现差，在测试集上表现好

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93. 6. 关于机器学习的关键问题，下列说法正确的是：

A. 如何评估模型的泛化能力

B. 如何设计复杂的神经网络架构

C. 如何优化评价函数以找到最好的模型

D. 如何将实际问题转化为计算机可处理的形式

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94. 7. 在迁移学习中，以下哪些因素会影响模型的迁移效果

A. 源任务和目标任务的相似性

B. 新任务的标注数据质量

C. 新任务的数据量

D. 源任务和目标任务的领域差异

E. 预训练模型的架构

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95. 8. 下列哪些方法属于迁移学习的常见方法？

A. 基于样本的迁移学习

B. 基于规则的迁移学习

C. 基于模型的迁移学习

D. 基于特征的迁移学习

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96. 9. 无监督学习不需要任何标签数据。（ ）

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97. 10. 在神经网络中，反向传播算法的主要作用是：

A. 更新权重和偏置

B. 初始化参数

C. 计算损失函数

D. 激活神经元

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98. 11. 基于模型的迁移学习的一个潜在缺点是？

A. 模型建存在相似性，可以利用

B. 模型参数易于收敛

C. 特征选择与变换可以取得更好的效果

D. 模型参数不易收敛

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99. 12. PCA降维的主要目标是（ ）。

A. 加速模型训练

B. 增加数据噪声

C. 减少数据维度并保留最大信息

D. 提高分类准确率

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100. 13. 关于迁移学习的定义，下列哪项描述最为准确？

A. 迁移学习是利用已有知识和预训练模型，快速适应新任务并减少数据与计算资源需求的方法。

B. 迁移学习是专门用来解决领域差异问题的一种算法。

C. 迁移学习仅适用于图像分类领域。

D. 迁移学习是指从零开始训练一个模型，以适应新任务。

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101. 14. 监督学习两类经典方法

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102. 15. 在支持向量机（SVM）中，核函数的作用是：

A. 降低计算复杂度

B. 选择最优超平面

C. 将数据映射到更高维空间

D. 计算样本之间的距离

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103. 16. 以下关于梯度下降的说法错误的是（ ）。

A. 批量梯度下降（BGD）保证全局最优但速度慢

B. 小批量梯度下降（MBGD）综合了BGD和SGD的优点

C. SGD的收敛速度一定比BGD快

D. 随机梯度下降（SGD）每次更新使用一个样本

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104. 17. 迁移学习中，Fine-tuning是指：

A. 仅更新最后一层的权重

B. 将预训练模型的所有层冻结，只训练新任务的部分层

C. 训练新模型时重新初始化所有权重

D. 使用目标任务的训练数据训练全网络

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105. 18. 以下哪种算法可以用于分类问题？

A. 随机森林

B. 线性回归

C. K-均值聚类

D. 主成分分析

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106. 19. 在逻辑回归中，使用sigmoid函数的主要目的是（ ）。

A. 提高计算速度

B. 将输出映射到0-1之间以表示概率

C. 增加模型复杂度

D. 减少过拟合

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107. 20. 有关集成学习及 Boosting 方法，下列哪些描述是正确的？

A. Bagging 方法通过在不同的子数据集上训练多个模型，并利用投票或平均方式组合结果，从而有效降低模型的方差。

B. Stacking 方法通常直接对各个基学习器的预测结果求简单平均，来获得最终预测结果。

C. 在 Boosting 方法中，每轮迭代会增加那些被前一轮错误分类样本的权重，使得后续学习器更关注难以分类的样本。

D. 集成学习能够在所有情况下同时降低模型的偏差和方差，因此总是能显著提高模型性能。

E. 集成学习不是一种单独的算法，而是一种通过构建并组合多个弱学习器来提升整体模型性能的方法。

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108. 21. 迁移学习中的“源任务”和“目标任务”之间的关系可以是：

A. 完全不相关的任务

B. 目标任务比源任务简单

C. 不同但相关的任务

D. 相同的任务

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109. 22. 迁移学习的应用场景包括哪些？

A. 所有领域都适用

B. 计算机视觉中的图像分类

C. 自然语言处理中的文本分类

D. 医疗领域的疾病诊断

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