人工智能复习练习测试题附答案

第页人工智能复习练习测试题附答案1.哪项技术在BERT中没有使用（）A、自注意力B、NormalizationC、全连接D、卷积【正确答案】：D解析：

卷积在BERT中没有使用2.关于K均值和DBSCAN的比较，以下说法不正确的是（）。A、K均值丢弃被它识别为噪声的对象，而DBSCAN一般聚类所有对象。B、K均值使用簇的基于原型的概念，而DBSCAN使用基于密度的概念。C、K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇，DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇。D、K均值可以发现不是明显分离的簇，即便簇有重叠也可以发现，但是DBSCAN会合并有重叠的簇。【正确答案】：A解析：

03.OCR是指对文本书面资料（印刷字体、手写字体）的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程，其中文全程是（）。A、光学字符识别B、文字识别C、字符识别D、书面识别【正确答案】：A解析：

OCR是指对文本书面资料（印刷字体、手写字体）的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程，其中文全程是光学字符识别。4.下列的哪种方法可以用来降低深度学习模型的过拟合问题？1增加更多的数据2使用数据扩增技术(dataaugmentation)3使用归纳性更好的架构4正规化数据5降低架构的复杂度A、145B、123C、1345D、所有项目都有用【正确答案】：D解析：

05.人工智能生态圈分三层结构：（）、技术平台、落地场景。A、基础设施B、基础设备C、基础措施D、基础技术【正确答案】：A解析：

人工智能生态圈分三层结构：基础设施、技术平台、落地场景。6.VGG从角度改进了之前的图像分类网络？A、增加网络宽度B、轻量化网络模型C、改善网络退化现象D、增加网络深度【正确答案】：D解析：

VGG从角度增加网络深度改进了之前的图像分类网络7.从给定的特征集合中选择出相关特征子集的过程，称为（）A、特征抽取B、特征选择C、特征降维D、特征简化【正确答案】：B解析：

见算法解析8.ID3算法选择划分属性的准则是A、信息增益B、增益率C、基尼系数D、信息熵【正确答案】：A解析：

ID3算法使用信息增益为准则来选择划分属性9.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;开发B、开发;探索C、探索;输出D、开发;输出【正确答案】：A解析：

010.卷积神经网络的英文缩写是：A、DNNB、CNNC、RNND、Tanh【正确答案】：B解析：

卷积神经网络的英文缩写是CNN11.以下哪些算法是分类算法A、DBSCANB、C4.5C、K-MeanD、EM【正确答案】：B解析：

012.在RNN中，目前使用最广泛的模型便是（）模型，该模型能够更好地建模长序列。A、SLTMB、SLMTC、LSMTD、LSTM【正确答案】：D解析：

在RNN中，目前使用最广泛的模型便是LSTM模型，该模型能够更好地建模长序列。13.cikit-learn用于模型预测的函数接口为（）A、Fit()B、fit()C、predict()D、Predict()【正确答案】：C解析：

cikit-learn用于模型预测的函数接口为predict()14.混淆矩阵中TP=16,FP=12,FN=8,TN=4,召回率是（）。A、1/4B、1/2C、4/7D、2/3【正确答案】：D解析：

根据召回率计算公式可得。15.对于有噪声、线性可分的数据，支持向量机的解决方式是（）A、软间隔B、硬间隔C、核函数D、以上选项均不正确【正确答案】：A解析：

对于有噪声、线性可分的数据，支持向量机的解决方式是软间隔16.下面对前馈神经网络这种深度学习方法描述不正确的是A、是一种端到端学习的方法B、是一种监督学习的方法C、实现了非线性映射D、隐藏层数目大小对学习性能影响不大【正确答案】：D解析：

017.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;小B、大;大C、小;小D、小;大【正确答案】：A解析：

018.下列哪一项不是常见的机器学习模型正则化方法。A、数据优化B、数据增强C、模型集成D、引入参数范数惩罚项【正确答案】：A解析：

常见的机器学习模型正则化方法包含数据增强、模型集成、引入参数范数惩罚项19.当在卷积神经网络中加入池化层(poolinglayer)时，变换的不变性会被保留，是吗？A、不知道B、看情况C、是D、否【正确答案】：C解析：

池化算法比如取最大值/取平均值等,都是输入数据旋转后结果不变,所以多层叠加后也有这种不变性。20.一个特征的权重越高，说明该特征比其他特征（）。A、更重要B、不重要C、有影响D、无法判断【正确答案】：A解析：

一个特征的权重越高，说明该特征比其他特征更重要。21.GoogLeNet从角度改进了之前的图像分类网络？A、增加网络宽度B、轻量化网络模型C、改善网络退化现象D、增加网络深度【正确答案】：A解析：

GoogLeNet从增加网络宽度角度改进了之前的图像分类网络22.剪枝分为前剪枝和后剪枝，前剪枝本质就是早停止，后剪枝通常是通过衡量剪枝后（）变化来决定是否剪枝。A、信息增益B、损失函数C、准确率D、召回率【正确答案】：B解析：

剪枝分为前剪枝和后剪枝，前剪枝本质就是早停止，后剪枝通常是通过衡量剪枝后损失函数变化来决定是否剪枝。23.以下程序的输出是（）？array=np.array（[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10,11,12]]）;print（array.shape）A、（4,3）B、（3,4）C、3D、4【正确答案】：A解析：

见算法解析24.关于MNIST,下列说法错误的是（）。A、是著名的手写体数字识别数据集B、有训练集和测试集两部分C、训练集类似人学习中使用的各种考试试卷D、测试集大约包含10000个样本和标签【正确答案】：C解析：

025.以下关于朴素贝叶斯说法不正确的是A、朴素贝叶斯是基于贝叶斯公式／理论建立的一种用于简单分类的算法，B、其前置模型是特征值条件独立C、基本思想是对于给定的待分类项，求解在此项出现的条件下，统计计算各个类别出现的概率，取出现最大概率的作为此待分类项类别。D、对缺失数据比较敏感，算法比较简单，常用于文本分类，欺诈检测【正确答案】：D解析：

026.构建一个神经网络，将前一层的输出和它自身作为输入。

下列哪一种架构有反馈连接？A、循环神经网络B、卷积神经网络C、限制玻尔兹曼机D、都不是【正确答案】：A解析：

027.残疾结构是ResNet能够极大的缓解梯度消失的法宝，那么残差结构的作用是：A、取消了反向传播，所以就能解决梯度消失问题B、将信息不经过卷积操作直接和卷积的结果融合C、阻断正向传播的过程D、减少了参数的数量【正确答案】：B解析：

残疾结构是ResNet能够极大的缓解梯度消失的法宝，那么残差结构的作用是将信息不经过卷积操作直接和卷积的结果融合28.图计算的局部性差，使得计算在等待（）花费了巨大的开销。A、I/OB、数据准备C、数据读取D、数据存储【正确答案】：A解析：

图计算的局部性差，使得计算在等待I/O花费了巨大的开销。29.（）是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。A、机器学习B、深度学习C、有监督学习D、无监督学习【正确答案】：A解析：

机器学习是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。30.假设你需要调整超参数来最小化代价函数（costfunction），会使用下列哪项技术？A、穷举搜索B、随机搜索C、Bayesian优化D、都可以【正确答案】：D解析：

031.使用批量归一化可以解决以下哪种神经网络的训练A、过拟合OverfittingB、RestrictactivationstobecometoohighorlowC、训练过慢D、B和C都有【正确答案】：D解析：

032.下列选项中，是合页损失函数的是（）。A、exp(yf(x))B、[1-yf(x)]_+C、log[1+exp(-yf(x))D、exp(-yf(x))【正确答案】：B解析：

A不是损失函数，Csiro逻辑斯蒂损失函数，D是指数损失函数。33.对于非连续目标在深度神经网络的优化过程中，下面哪种梯度下降方法是最好的？A、SGDB、AdaGradC、l-BFGSD、拉格朗日松弛Subgradientmethod【正确答案】：D解析：

034.C4.5在分类过程中使用的（）A、条件熵B、信息增益率C、交叉熵D、联合熵【正确答案】：B解析：

C4.5在分类过程中使用的信息增益率35.对比学习的核心训练信号是图片的“（）”。A、可预见性B、可移植性C、可区分性D、可推理性【正确答案】：C解析：

对比学习的核心训练信号是图片的“可区分性”。36.已知：-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。-每一个神经元都有输入、处理函数和输出。-神经元组合起来形成了网络，可以拟合任何函数。-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】：A解析：

037.独热编码的英文是：A、onehotB、twohotC、onecoldD、twocold【正确答案】：A解析：

独热编码的英文是onehot38.为了对某图像中的目标进行分析和识别，一般需要对图像进行（）处理。A、图像加噪B、图像采集C、图像压缩D、图像分割【正确答案】：D解析：

为了对某图像中的目标进行分析和识别，一般需要对图像进行图像分割处理。39.进入21世纪以来，随着数据的爆发式增长，计算能力的大幅度提升和深度学习的发展和成熟，人工智能迎来了（）发展浪潮A、第一次B、第二次C、第三次D、第四次【正确答案】：C解析：

进入21世纪以来，随着数据的爆发式增长，计算能力的大幅度提升和深度学习的发展和成熟，人工智能迎来了第三次发展浪潮40.其他条件相同，置信水平越低，则置信区间上下限差值越（）A、越大B、越小C、为0D、不确定【正确答案】：A解析：

041.从一个初始策略出发，不断迭代进行策略评估和改进，直到策略收敛、不再改变为止，这样的作法称为（）A、策略迭代B、值迭代C、策略改进D、最优值函数【正确答案】：A解析：

见算法解析42.下列哪个不是人工智能的研究领域A、机器证明B、模式识别C、人工生命D、编译原理【正确答案】：D解析：

编译原理不是人工智能的研究领域43.如果我们用了一个过大的学习速率会发生什么？A、神经网络会收敛B、不好说C、都不对D、神经网络不会收敛【正确答案】：D解析：

044.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随机值初始化权重和偏差5对每个产⽣误差的神经元，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】：D解析：

045.深度神经网络的运行过程是由三个算法依次运行组成，下面不属于这三个算法中的是A、归一化B、正向传播C、反向传播D、梯度下降【正确答案】：A解析：

深度神经网络的运行过程是由三个算法依次运行组成，下面不属于这三个算法中的是归一化46.搜索可以分为盲从搜索与A、启发式搜索B、模糊搜索C、精确搜索D、关键词搜索【正确答案】：A解析：

搜索分为盲从搜索与启发式搜索47.下列算法，哪项能处理非线性问题A、标准SVMB、多项式回归C、线性回归D、神经元模型【正确答案】：B解析：

多项式回归可处理非线性问题48.关于梯度下降算法描述正确的是：A、梯度下降算法就是不断的更新w和b的值B、梯度下降算法就是不断的更新w和b的导数值C、梯度下降算法就是不断寻找损失函数的最大值D、梯度下降算法就是不断更新学习率【正确答案】：A解析：

梯度下降算法就是不断的更新w和b的值49.某单位开展潜在变更用电客户预测分析，以历史上已完成过户办理的用户作为模型的目标样本，预测用户是否过户，该类预测分析属于（）预测A、分类B、数值C、聚类D、关联【正确答案】：A解析：

050.以下两种描述分别对应哪两种对分类算法的评分标准?(a)排查窃电情况，描述排查中有多少是真实窃电行为的标准（b）描述有多少比例的窃电情况被发现的标准A、Precision，RecallB、Recall,PrecisionC、Precision,ROCD、Recall,ROC【正确答案】：A解析：

051.关于CBOW与Skip-Gram算法，以下说法不正确的是（）A、CBOW是根据某个词前面的n个词或者前后n个连续的词，来计算某个词出现的概率B、Skip-Gram是根据某个词然后分别计算它前后几个词的各个概率CBOW和Skip-Gram都是可以训练词向量的方法，但是Skip-Gram要比CBOW更快一些D、无论是CBOW模型还是skip-gram模型，都是以Huffman树作为基础的【正确答案】：C解析：

Skip-Gram要比CBOW慢，因为skip-gram的预测次数多于CBOW52.机器执行学习的框架体现了其学习的本质是（）A、参数预估B、机器翻译C、图像识别D、参数估计【正确答案】：D解析：

机器执行学习的框架体现了其学习的本质是参数估计53.关于卷积神经网络描述不正确的是：A、卷积神经网络有效的实现了权值共享B、卷积神经网络有效的实现了全连接C、卷积神经网络有效的实现了特征提取D、卷积神经网络有效的实现了快速运算、降低了参数数量【正确答案】：B解析：

全连接网络网络有效的实现了全连接54.（

）是人工智能地核心，是使计算机具有智能地主要方法，其应用遍及人工智能地各个领域。A、深度学习B、机器学习C、人机交互D、智能芯片【正确答案】：A解析：

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。深度学习是机器学习领域中一个重要的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能。答案选A55.语音是一种典型的（）数据。A、无结构无序列B、有结构序列C、无结构序列D、有结构无序列【正确答案】：C解析：

语音是一种典型的无结构序列数据。56.卷积的扩展方式是加（）：一个卷积核可以提取图像的一种特征，多个卷积核提取多种特征。A、滤波器B、卷积层C、卷积核D、通道【正确答案】：C解析：

见算法解析57.下列选项中，无监督学习模型是A、DecisionB、K_meansC、SVMD、LogisticRegression【正确答案】：B解析：

K_means是无监督学习模型，其它选项是有监督学习模型58.常用到的的社交分析算法就是（）A、社群发现B、社交发现C、社区发现D、群体发现【正确答案】：A解析：

常用到的的社交分析算法就是社群发现59.线性降维方法假设从高维空间到低维空间的函数映射是（）。A、一元B、线性C、多元D、非线性【正确答案】：B解析：

基于线性变换来进行降维的方法称为线性降维法。非线性降维是基于核技巧对线性降维方法进行“核化”60.循环神经网络(recurrentneuralnetwork，RNN)，是一种用于处理具有类似（）的数据的神经网络。A、网格结构B、数组结构C、序列结构D、表格结构【正确答案】：C解析：

循环神经网络(recurrentneuralnetwork，RNN)，是一种用于处理具有类似()的数据的神经网络。61.假设我们使用原始的非线性可分版本的Soft-SVM优化目标函数。我们需要做什么来保证得到的模型是线性可分离的？A、C=0B、C=1C正无穷大D、C负无穷大【正确答案】：C解析：

062.fasterRCNN用于生成候选框proposal的模块名称（）A、RPNB、CNNC、ResNetD、RoIpooling【正确答案】：A解析：

fasterRCNN用于生成候选框proposal的模块是RPN63.尽管人工智能学术界出现“百家争鸣”的局面，但是，当前国际人工智能的主流派仍属于：A、连接主义B、符号主义C、行为主义D、经验主义【正确答案】：B解析：

尽管人工智能学术界出现“百家争鸣”的局面，但是，当前国际人工智能的主流派仍属于：符号主义64.批规范化(BatchNormalization)的好处都有啥？A、让每一层的输入的范围都大致固定B、它将权重的归一化平均值和标准差C、它是一种非常有效的反向传播(BP)方法D、这些均不是【正确答案】：A解析：

065.在卷积神经网络中，要求输入尺寸必须固定的层是？A、卷积层B、全连接层C、池化层D、以上都不是【正确答案】：B解析：

在卷积神经网络中，全连接层要求输入尺寸必须固定66.ResNet从角度改进了之前的图像分类网络？A、增加网络宽度B、轻量化网络模型C、改善网络退化现象D、增加网络深度【正确答案】：C解析：

ResNet从改善网络退化现象角度改进了之前的图像分类网络67.（）规模呈指数级增长，可能达到数十亿的顶点和数万亿的边，且还在不断增长A、结构化数据B、图数据C、大数据D、云端数据【正确答案】：B解析：

图数据规模呈指数级增长，可能达到数十亿的顶点和数万亿的边，且还在不断增长68.当需要在字符串中使用特殊字符时，python使用（）作为转义字符。A、\B、/C、#D、%【正确答案】：A解析：

当需要在字符串中使用特殊字符时，python使用\作为转义字符。69.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、CNNB、LSTMC、GRUD、RNN【正确答案】：D解析：

RNN(RecurrentNeuralNetwork)是一类用于处理序列数据的神经网络。RNN存在一些问题梯度较容易出现衰减或爆炸(BPTT)-梯度爆炸70.随着句子的长度越来越多，神经翻译机器将句意表征为固定维度向量的过程将愈加困难，为了解决这类问题，下面哪项是我们可以采用的A、使用注意力机制(attentionmechanism)B、使用递归单元代替循环单元C、使用字符级别翻译(characterleveltranslation)D、所有选项均不对【正确答案】：A解析：

071.下面哪句话正确描述了马尔科夫链中定义的马尔可夫性A、t+1时刻状态取决于t时刻状态B、t-1时刻状态取决于t+1时刻状态C、t+2时刻状态取决于t时刻状态D、t+1时刻状态和t时刻状态相互独立【正确答案】：A解析：

072.语句np.sum（arr3,axis=1）的作用是（）？注：（已导入numpy库）importnumpyasnpA、对整个数组求和B、对每一行求和C、对第1列求和D、对每一列求和【正确答案】：B解析：

见算法解析73.下面的问题，属于分类问题的是；A、根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工在接下来一段时间内的工资涨幅B、根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工下一季度的绩效考核分数C、根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工是否可能会在接下来的一段时间内离职D、根据员工的薪水、工作压力、成长环境、工作年限、绩效考核等数据，预测员工下一季度的销售额【正确答案】：C解析：

074.下面哪项操作能实现跟神经网络中Dropout的类似效果A、BoostingBaggingC、StackingD、Mapping【正确答案】：B解析：

075.可以对Pytorch框架进行网络结构等数据可视化的工具是A、VisdomB、FlaskC、VueD、以上选项均不正确【正确答案】：A解析：

Visdom是一个专门用于

PyTorch

的交互式可视化工具,可以对实时数据进行丰富的可视化,帮助我们实时监控在远程服务器上进行的科学实验76.Iou表示的是（）A、两个框之间的重叠程度B、两个框的总面积C、两个框的相对大小D、一个框面积与周长比值【正确答案】：A解析：

见算法解析77.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【正确答案】：C解析：

在CNN中，梯度下降法的作用是求函数最小值。78.图像处理中无损压缩的目的是（）A、滤除图像中的不相干信号B、滤除图像中的高频信号C、滤除图形中的低频信号D、滤除图像中的冗余信号【正确答案】：D解析：

图像处理中无损压缩的目的是滤除图像中的冗余信号79.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mA、(AB)CB、AC(B)C、A(BC)D、所有效率都相同【正确答案】：A解析：

080.卷积运算过程正确的顺序是：①.对应位置求乘积②所有位置求和③输出一个位置的结果④移动卷积核A、①②③④B、①④②③C、②③①④D、④③①②【正确答案】：A解析：

卷积运算过程正确的顺序是：①.对应位置求乘积②所有位置求和③输出一个位置的结果④移动卷积核81.企业要建立预测模型，需要准备建模数据集，以下四条描述建模数据集正确的是（）。A、数据越多越好B、尽可能多的合适的数据C、训练集数据是建模集数据的一部分D、以上三条都正确【正确答案】：D解析：

082.以下哪种情况说明模型出现了过拟合（）A、模型对训练集拟合程度高，对测试集拟合程度高B、模型对训练集拟合程度高，对测试集拟合程度低C、模型对训练集拟合程度低，对测试集拟合程度高D、模型对训练集拟合程度低，对测试集拟合程度低【正确答案】：B解析：

083.在多通道卷积过程中，要生成n个featuremaps，需要（）个卷积核立方体。A、n-2B、n^2C、[n/2]注[x]表示对x取整D、n【正确答案】：D解析：

见算法解析84.下列哪项关于模型能力（modelcapacity）的描述是正确的？（指神经网络模型能拟合复杂函数的能力）A、隐藏层层数增加，模型能力增加B、Dropout的比例增加，模型能力增加C、学习率增加，模型能力增加D、都不正确【正确答案】：A解析：

隐藏层加深，模型的拟合能力提升，但是模型参数会增多，带来计算压力；引入dropout就是为了免模型过拟合，学习率是超参数，并不会影响模型的拟合度85.以下关于Bagging（装袋法）的说法不正确的是A、能提升机器学习算法的稳定性和准确性，但难以避免overfittingBagging（装袋法）是一个统计重采样的技术,它的基础是BootstrapC、主要通过有放回抽样）来生成多个版本的预测分类器,然后把这些分类器进行组合D、进行重复的随机采样所获得的样本可以得到没有或者含有较少的噪声数据【正确答案】：A解析：

086.下列哪项不属于聚类算法（）A、K-meansBIRCHC、SVMDBSCAN【正确答案】：C解析：

SVM属于分类算法87.xgboost在代价函数里加入了（），用于控制模型的复杂度A、正则项B、非线性C、激活函数D、特征变换【正确答案】：A解析：

xgboost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度88.属于定量的属性类型是：A、标称B、序数C、区间D、相异【正确答案】：C解析：

089.（）的核心训练信号是图片的“可区分性”。模型需要区分两个输入是来自于同一图片的不同视角，还是来自完全不同的两张图片。A、对比学习B、强化学习C、迁移学习D、深度学习【正确答案】：A解析：

对比学习的核心训练信号是图片的“可区分性”。模型需要区分两个输入是来自于同一图片的不同视角，还是来自完全不同的两张图片。90.启发式搜索是寻求问题（）解的一种方法A、最优B、一般C、满意D、最坏【正确答案】：C解析：

091.CNN不具有以下那个特性。A、局部连接B、权值共享C、空间或时间上的下采样D、不定长输入【正确答案】：D解析：

不定长输入数据特征为RNN循环神经网络特征92.线性回归在3维以上的维度中拟合面是?A、曲面B、平面C、超平面D、超曲面【正确答案】：C解析：

093.当在内存网络中获得某个内存空间时，通常选择读取矢量形式数据而不是标量，这里需要的哪种类型的寻址来完成？A、基于内容的寻址B、基于位置的寻址C、都不行D、都可以【正确答案】：A解析：

094.下列不属于树模型的是A、GBDT梯度提升树B、XGBoostC、RF随机森林D、LR线性回归【正确答案】：D解析：

095.线性回归分析仅适用于决策属性（目标）是（）的情况A、序数变量B、类别变量C、名称变量D、连续变量【正确答案】：D解析：

096.ROIAlign在哪个模型被采用（）A、fastRCNNB、fasterRCNNC、maskRCNND、YOLOv3【正确答案】：C解析：

ROIAlign在maskRCNN被采用97.设X={1，2，3}是频繁项集，则可由X产生（）个关联规则？A、4B、5C、6D、7【正确答案】：C解析：

098.（）有跟环境进行交互,从反馈当中进行不断的学习的过程。A、监督学习B、非监督学习C、强化学习D、线性回归【正确答案】：C解析：

099.决策树模型刚建立时,有很多分支都是根据训练样本集合中的异常数据（由于噪声等原因）构造出来的。树枝修剪正是针对这类数据（）问题而提出来的。A、近似B、相同C、不同D、差距【正确答案】：A解析：

0100.在图搜索中，选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点，这种搜索方法叫做（）A、宽度搜索B、深度搜索C、有序搜索D、广义搜索【正确答案】：C解析：

01.影响k-means算法效果的主要因素包括以下哪一项？（）A、初始点的选取B、聚类的准则C、k值的选取D、距离的度量方式【正确答案】：ACD解析：

02.下面关于随机森林和集成学习的说法，正确的是：A、随机森林只能用于解决分类问题B、随机森林由随机数量的决策树组成C、集成学习通过构建多个模型，并将各个模型的结果使用求平均数的方法集成起来，作为最终的预测结果，提高分类问题的准确率D、随机森林的弱分类器（基分类器）的特征选择是随机的【正确答案】：CD解析：

03.以下关于机器学习算法与传统基于规则方法的区别中正确的是?A、传统的基于规则的方法，其中的规律可以人工显性的明确出来B、传统基于规则的方法使用显性编程来解决问题C、机器学习中模型的映射关系是自动学习的D、机器学习所中模型的映射关系必须是隐性的【正确答案】：ABC解析：

04.人工神经元网络包括（）A、输入层B、中间隐藏层C、映射层D、输出层【正确答案】：ABD解析：

见算法解析5.不使用全连接处理序列问题的原因是（）A、时间步不能确定B、模型太简单C、只能处理分类D、算法精度不足【正确答案】：ABD解析：

06.可以用随机梯度下降法求解参数的模型分别有A、线性回归B、卷积神经网络C、循环神经网络D、LSTM【正确答案】：ABCD解析：

见算法解析7.根据本课程，比较美国和德国在智能制造战略上的部署，以下表述正确的有（）A、美国在TT技术创新与产业化方面具有领先优势B、美国是利用「T优势向下整合制造业C、德国在制造能力方面占优势D、德国侧重在制造业中嵌入T创新应用【正确答案】：ABCD解析：

见算法解析8.自适应神经-模糊推理系统（ANFIS）可以表达成包括6个层的神经网络，包括以下。A、归一化层B、去模糊化层C、总结层D、输出层【正确答案】：ABC解析：

该自适应网络是一个多层前馈网络，其中的方形节点需要进行参数学习。第一层为输入变量的隶属函数层，负责输入信号的模糊化；第二层负责将输入信号相乘，为规则强度释放层；第三层所有规则强度的归一化；第四层计算模糊规则的输出，第五层计算总结所有输入信号的总输出。答案ABC9.在卷积神经网络中，一个10*10的像素在使用5*5的卷积核进行池化，在不补零的情况下能得到以下哪些大小的featuremapA、2*2B、4*4C、6*6D、8*8【正确答案】：ABC解析：

H(output)=(H(input)−F)/S+1；W(output)=(Winput−F)/S+110.Svm适用于以下哪种数据集（）A、线性可分的数据集B、含有很多噪声和重叠的数据C、经过清洗较为干净的数据D、以上数据都适用【正确答案】：AB解析：

011.下列哪些网用到了残差连接A、FastTextBERTC、GoogLeNetD、ResNet【正确答案】：BD解析：

见算法解析12.vgg19中的19代表了网络中哪些层的数目总和（）A、全连接层B、输入层C、池化层D、卷积层【正确答案】：ACD解析：

vgg19是常用的卷积神经网络之一，包括16层卷积层和3层全连接层，中间用到池化层13.属于卷积神经网络（CNN）的有（）。A、VGGNetB、ResNetC、AlexNetD、GoogleNet【正确答案】：ABCD解析：

014.Python中的可变数据类型有A、字符串B、数字C、列表D、字典【正确答案】：CD解析：

015.需要循环迭代的算法有A、k-meansB、线性回归C、svmD、逻辑回归【正确答案】：ABD解析：

支持向量机（SVM）从数据中找出一个数据的分割超平面。将两个类别的数据完全分割开，并且在模型构建的过程中，保证分割区间最大化,无迭代循环16.生成对抗网络GAN的基本结构主要包括以下哪些A、触发器B、生成器C、判别器D、聚合器【正确答案】：BC解析：

GAN网络结构是由生成器和判别器组成,训练过程中,生成器G不断的生成赝品,判别器D这识别生成器G生成的结果是真品还是赝品,两个网络相互对抗,生成器G努力生成出欺骗过判别器D的赝品,而判别器D努力识别出生成器G生成的赝品,往复循环,从而训练彼此17.人工神经元网络与深度学习的关系是（）A、人工神经元网络是深度学习的前身B、深度学习是人工神经元网络的一个分支C、深度学习是人工神经元网络的一个发展D、深度学习与人工神经元网络无关【正确答案】：AC解析：

深度学习是实现机器学习的一种技术,现在所说的深度学习大部分都是指神经网络18.防止过拟合的方法有A、增加训练数据B、减少特征值C、正则化D、追求损失函数的最小【正确答案】：ABC解析：

019.遗传算法评价的常用方法有（）A、当前最好法B、在线比较法C、离线比较法D、都不是【正确答案】：ABC解析：

020.下列哪些包不是图像处理时常用的（）A、timeB、sklearnC、osD、opencv【正确答案】：ABC解析：

见算法解析21.认知语言学更多地是考虑（）A、句法B、音韵C、语义D、语用【正确答案】：CD解析：

见算法解析22.下面关于逻辑回归的说法，正确的是：A、逻辑回归主要应用于二分类问题B、逻辑回归使用LogisticFunction后得到的数值在-1到1之间C、把逻辑回归应用于多分类问题时，需要使用Onevs.Rest方法D、逻辑回归得到的数值可以看作属于类别1的概率【正确答案】：ACD解析：

023.智能控制的开发，目前认为有以下途径（）A、基于数据挖掘的专家智能控制B、基于遗传算法的软计算控制C、基于人工神经网络的神经网络控制D、以上说法都不对【正确答案】：AC解析：

024.如果深度学习神经网络出现了梯度消失或梯度爆炸问题我们常用的解决方法为A、梯度剪切B、随机欠采样C、使用Relu激活函数D、正则化【正确答案】：ACD解析：

025.下列关于Ridge回归，说法正确的是（多选）？A、若λ=0，则等价于一般的线性回归B、若λ=0，则不等价于一般的线性回归C、若λ=+∞，则得到的权重系数很小，接近于零D、若λ=+∞，则得到的权重系数很大，接近与无穷大【正确答案】：AC解析：

026.下列关于Ridge回归的说法，正确的是（）。A、若λ=0，则等价于一般的线性回归B、若λ=0，则不等价于一般的线性回归C、若λ=+∞，则得到的权重系数很小，接近于零D、若λ=+∞，则得到的权重系数很大，接近与无穷大【正确答案】：AC解析：

岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法，实质上是一种改良的最小二乘估计法，通过放弃最小二乘法的无偏性，以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数更为符合实际、更可靠的回归方法，对病态数据的拟合要强于最小二乘法。27.在逻辑回归输出与目标对比的情况下，以下评估指标中哪些适用？AUC-ROCB、准确度C、LoglossD、均方误差【正确答案】：ABC解析：

028.那种机器学习算法不需要对数据进行标注A、有监督学习B、无监督学习C、强化学习D、深度学习【正确答案】：BC解析：

无监督学习和强化学习不需要标注29.下列哪些组件是Resnet通常不包括的（）A、残差连接B、卷积单元C、循环连接D、Attention模块【正确答案】：CD解析：

见算法解析30.常用的盲目搜索方法是什么A、随机碰撞式搜索B、精确碰撞式搜索C、不完全式搜索D、完全式搜索【正确答案】：AD解析：

盲目搜索方法又叫非启发式搜索，是一种无信息搜索，一般只适用于求解比较简单的问题，盲目搜索通常是按预定的搜索策略进行搜索，而不会考虑到问题本身的特性。常用的盲目搜索有宽度优先搜索和深度优先搜索两种31.日语是（）的混合体A、平假名B、汉字C、片假名D、假名【正确答案】：BC解析：

见算法解析32.下列无监督学习算法中可解决降维问题的算法有A、PCAB、LSAC、LDAD、k-means【正确答案】：ABC解析：

k-means只能解决聚类问题33.在数据清理中，下面哪个属于处理缺失值的方法?A、估算B、整例删除C、变量删除D、成对删除【正确答案】：ABC解析：

034.人工智能算法中，决策树分类算法包括A、C4.5B、ID3C、SGDD、CART【正确答案】：ABD解析：

常见决策树分类算法包括C4.5，ID3，CART。SGD随机梯度下降算法属于降维算法。35.RNN循环神经网络可以对一下那些场景进行处理（）。A、自然语言处理B、图像处理C、手写体识别D、语音识别【正确答案】：ACD解析：

图像处理场景主要应用于CNN36.回归问题的评估方法包括A、F值B、AUCC、决定系数D、均方误差【正确答案】：CD解析：

037.经典逻辑推理有哪些？A、自然演绎推理B、归结演绎推理C、不确定与非单调推理D、与、或形演绎推理【正确答案】：ABD解析：

038.卷积神经网络中的池化层可以减小下层输入的尺寸。常见的池化有哪些？A、最小池化层B、乘积池化层C、最大池化层D、平均池化层【正确答案】：CD解析：

卷积神经网络的池化层常用的两种是最大池化层和平均池化层。39.SVM中常用的核函数包括哪些?A、高斯核函数B、多项式核函数C、Sigmiod核函数D、线性核函数【正确答案】：ABCD解析：

SVM常用的核函数包括：线性核函数、多项式核函数、高斯核函数、Sigmiod核函数40.大数据智能是新一代人工智能五个技术发展方向之一，其研究面向CPH(赛博、物理人类)三元空间的知识表达新体系，链接（）A、实体B、技术C、行为D、关系【正确答案】：ACD解析：

见算法解析41.贝叶斯网络由两部分组成，分别是A、网络结构B、先验概率C、后验概率D、条件概率表【正确答案】：AD解析：

042.预剪枝使得决策树的很多分子都没有展开，会导致（）。A、显著减少训练时间开销B、显著减少测试时间开销C、降低过拟合风险D、提高欠拟合风险【正确答案】：ABCD解析：

预剪枝就是在构造决策树的过程中，先对每个结点在划分前进行估计，若果当前结点的划分不能带来决策树模型泛华性能的提升，则不对当前结点进行划分并且将当前结点标记为叶结点43.以下哪些是专家系统结构的一部分？A、知识库B、推理机C、动态数据库D、解释模块【正确答案】：ABCD解析：

专家系统的结构包含人机界面、知识库、推理机、动态数据库、知识库答理系统和解释模块。44.哪些项属于集成学习A、KnnB、AdaboostC、随机森林D、XGBoost【正确答案】：BCD解析：

集成学习方法大致可分为两大类：即个体学习器间存在强依赖关系，必须串行生成的序列化方法以及个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法；前者代表是Boosting，后者代表是Bagging和“随机森林”45.机器翻译的局限性在于（）A、训练样本单一B、只能处理简单句C、基于已有的既成案例D、错误较多【正确答案】：BC解析：

见算法解析46.长短时记忆网络中具有三个重要开关，我们称为A、记忆门B、输入门C、输出门D、遗忘门【正确答案】：BCD解析：

047.关于线性回归说法正确的是（）A、日常生活中，收入预测可以作为线性回归问题来解决B、商品库存预测，是一种典型的有监督学习方法C、常用的回归模型有线性回实用归和非线性回归D、线性回归是简单的方法"【正确答案】：ABCD解析：

048.根据本课程，3D打印技术有什么优勢?（）A、变革产品设计理念B、降低大批量生产的成本C、降低小批量生产的成本D、是很多传统方法无法比拟的新的制造手段【正确答案】：ACD解析：

见算法解析49.下列哪些是卷积操作的优点？（）A、具有局部感受野B、对事物不同部分的观察之间能实现参数共享C、可有效捕捉序列化数据的特征D、操作复杂度与输入尺寸无关【正确答案】：AB解析：

见算法解析50.我国建设安全便捷的智能社会的重要途径包括（）A、发展便捷高效的智能服务B、推进社会治理智能化C、提升公共安全保障能力D、促进社会交往共享互信【正确答案】：ABCD解析：

见算法解析51.计算智能的主要内容包括（）A、神经计算B、进化计算C、免疫计算D、蚁群算法【正确答案】：AB解析：

见算法解析52.以下哪些网络结构具有反馈连接功能，即将前一层的输出和当前层自身作为输入（）A、循环神经网络B、卷积神经网络C、LSTM网络D、多层感知机【正确答案】：AC解析：

LSTM是循环神经网络的一种，循环神经网络的输入是前一层的输出和当前层自身53.为增加模型的泛化能力，可以使用下列哪些方法A、L1正则化B、L2正则化C、DropoutD、增加训练集样本数量【正确答案】：ABCD解析：

4种方法均可54.k-means算法的典型计算步骤包括A、从数据点中随机选择数量与簇的数量相同的数据点，作为这些簇的重心B、计算数据点与各重心之间的距离，并将最近的重心所在的簇作为该数据点所属的簇C、计算每个簇的数据点到重心距离的平均值，并将其作为新的重心D、重复步骤2与步骤3，继续计算，直到所有数据点不改变所属的簇，或达到计算最大次数【正确答案】：ABCD解析：

055.数据挖掘算法的组件包括（）A、模型或模型结构B、评分函数C、优化和搜索方法D、数据管理策略【正确答案】：ABCD解析：

056.状态估计的几种常用算法（）。A、高斯法B、最小二乘法C、快速分解法D、正交变换法【正确答案】：BCD解析：

057.大规模关系分析场景下，以下哪个选项属于海量关系处理的三高需求（）A、对海量数据的高效关系发现需求B、对海量数据的高效共享需求C、对海量数据的高效存储和访问需求D、对关系分析平台的高可扩展性和高可用性【正确答案】：ACD解析：

058.深度学习中以下哪些步骤是由模型自动完成的?A、模型训练B、特征选择C、分析定位任务D、特征提取【正确答案】：BD解析：

059.下列哪些项属于聚类算法?A、K-meansBIRCHC、SVMDBSCAN【正确答案】：ABD解析：

060.关于K均值和DBSCAN的比较,以下说法正确的是（）。A、K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象。B、K均值使用簇的基于原型的概念,而DBSCAN使用基于密度的概念。C、K均值很难处理非球形的簇和不同大小的簇,DBSCAN可以处理不同大小和不同形状的簇。D、K均值可以发现不是明显分离的簇,即便簇有重叠也可以发现,但是DBSCAN会合并有重叠的簇。【正确答案】：BCD解析：

061.下列有监督学习算法中可解决分类问题的算法有A、线性回归B、逻辑回归C、支持向量机D、随机森林【正确答案】：BCD解析：

线性回归无法解决分类问题62.神经网络可以按（）分类A、学习方式B、网络结构C、网络的协议类型D、网络的活动方式【正确答案】：ABD解析：

063.EM算法每次迭代包括哪些步骤？A、求期望B、求极大值C、求标准差D、求方差【正确答案】：AB解析：

EM算法每次迭代包括求期望、求极大值64.支持向量机的求解通常是借助于凸优化技术，针对线性核SVM来说，主要的求解提升效率方法为(____)。A、割平面法B、随机梯度下降C、坐标下降法D、快速采样法【正确答案】：ABC解析：

见算法解析65.下列哪些包是图像处理时常用的？A、numpyB、opencvC、gensimD、matplotlib【正确答案】：ABD解析：

见算法解析66.下列是svm核函数的是（）A、多项式核函数B、logistic核函数C、径向基核函数D、sigmoid核函数【正确答案】：ACD解析：

067.Transformer由且仅由（）和（）组成。只要计算资源够，可以通过堆叠多层Transformer来搭建复杂网络。A、Self-AttenionB、FeedForwardNeuralNetworkC、FeedBackwardNeuralNetworkD、Self-Action【正确答案】：AB解析：

见算法解析68.若使用深度学习处理语义分类任务，在处理变长数据时，我们通常采取（）。A、截断过长语句B、填充随机数C、填充特殊词语D、不处理【正确答案】：AC解析：

深度学习处理长语句的常用手段69.卷积神经网络中的池化层可以减小下层输入的尺寸。常见的池化有A、最小地化层B、乘积池化层C、最大池化层D、平均池化层【正确答案】：CD解析：

070.如何判断一段文本的情感方向？关于递归神经网络RNN（Socheretal.,2011)的下列描述错误的是A、递归神经网络RNN中的每个词表示为一个高维稀疏向量B、递归神经网络RNN中基于词袋模型表示词向量C、递归神经网络RNN利用了语法分析树的结果D、递归神经网络RNN中父节点的词向量通过利用组合函数g由其孩子节点的向量得到【正确答案】：AB解析：

071.下列哪些方法的输出结果，通常包含boundingbox？（）A、MTCNNB、FasterRCNNC、MaskRCNND、AlexNet【正确答案】：ABC解析：

见算法解析72.数据挖掘的挖掘方法包括:（）A、聚类分析B、回归分析C、线性分析D、神经网络【正确答案】：ABD解析：

073.长短时记忆网络在哪些领域有成功应用A、语音识别B、图片描述C、自然语言处理D、以上都不正确【正确答案】：ABC解析：

074.强化学习中的两种免模型学习是（）、（）。A、逆强化学习B、时序差分学习C、蒙特卡罗强化学习D、模仿学习【正确答案】：BC解析：

在现实的强化学习任务中，环境的转移概率、奖赏函数往往很难得知，甚至很难知道环境中一共有多少状态，若学习算法不依赖于环境建模，则称为“免模型学习”，包括蒙特卡罗强化学习和时序差分学习75.根据本课程，智能制造系统由哪些方面构成（）A、智能创新B、智能产品C、智能生产D、智能服务【正确答案】：ABCD解析：

见算法解析76.对于lstm=paddle.nn.LSTM(input_size=3,hidden_size=5,num_layers=2)，输入数据的形状可以是：A、[10,5,3]B、[5,10,3]C、[3,5,10]D、[3,10,5]【正确答案】：AB解析：

lstm输入形状为[batch_size,time_steps,input_size]，即[..,..,3]77.关于混合模型聚类算法的优缺点，下面说法错误的是（）。A、当簇只包含少量数据点，或者数据点近似协线性时，混合模型也能很好地处理。B、混合模型比K均值或模糊均值更一般，因为它可以使用各种类型的分布。C、混合模型很难发现不同大小和椭球形状的簇。D、混合模型在有噪声和离群点时不会存在问题。【正确答案】：ACD解析：

078.机器学习中的random_state参数，有关说法正确的是（）。A、恒值时可以固定每次的划分结果B、不可修改C、含义为随机数种子D、仅在划分数据集时用到【正确答案】：AC解析：

079.一个含有2个隐层的BP神经网络，神经元个数都为20，输入和输出节点分别有8和5个节点，这个网络的权重和偏置数分别是A、3000B、660C、45D、48【正确答案】：BC解析：

权重数为20*20+20*8+20*5=660，偏置数为20+20+5=4580.下列叙述中不正确的是A、算法复杂度是指算法控制结构的复杂程度B、法设计只需考虑结果的可靠性C、数据的存储结构会影响算法的效率D、算法复杂度是用算法中指令的条数来度量的【正确答案】：ABD解析：

算法的设计要求包括效率与低存储量，即要考虑算法的时间复杂度与空间复杂度。因此选项B错误;算法的复杂度主要包括时间复杂度和空间复杂度。所谓算法的时间复杂度，是指执行算法所需要的计算工作量;一个算法的空间复杂度，一般是指执行这个算法所需要的内存空间，因此选项A、D错误。81.卷积神经网络中典型的模式是？A、卷积层后为池化层，然后还是卷积层-池化层。B、多个连续的池化层，然后跟着一个卷积层C、网络中最后的几个层是全连接层D、网络中最开始的几个层是全连接层【正确答案】：AC解析：

一般卷积层后为池化层，网络最后为几个全连接层。82.下列哪些项是构建知识图谱用到的主要技术?A、词性标注B、实体链接C、关系抽取D、命名实体识别【正确答案】：BCD解析：

083.选择如下哪些搜索方法属于无信息搜索A、贪婪搜索B、A*搜索C、双向搜索D、宽度优先搜索【正确答案】：CD解析：

084.工业界人工智能成功的三大法宝是哪些A、深度学习B、大数据C、云计算D、涟漪效应【正确答案】：ABC解析：

085.下列哪些属于频繁模式挖掘算法（）A、FP-growthB、DBSCANC、AprioriD、GDBT【正确答案】：AC解析：

见算法解析86.可作为决策树选择划分属性的参数是（）A、信息增益B、增益率C、基尼指数D、密度函数【正确答案】：ABC解析：

087.以下属于梯度下降的是A、BGDB、SGDC、Mini-BatchD、dropout【正确答案】：ABC解析：

梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法，其有着三种不同的形式：批量梯度下降（BatchGradientDescent）、随机梯度下降（StochasticGradientDescent）以及小批量梯度下降（Mini-BatchGradientDescent）88.以下哪些激活函数容易产生梯度消失问题?A、ReLUB、SoftplusC、TanhD、Sigmoid【正确答案】：CD解析：

089.关于反向传播算法，它的主要不足在于A、训练时间较长B、完全不能训练，训练时由于权值调整过大使得激活函数达到饱和C、易陷入局部极小值D、训练过程中，学习新样本时有一网旧样本的趋势【正确答案】：ABCD解析：

学习速度慢，失败的可能性较大是主要不足之处90.seq2seq主要由（）和（）组成，A、EncoderB、transformerC、DecoderD、dropper【正确答案】：AC解析：

见算法解析91.列哪些属于循环神经网络（）A、CNNB、LSTMC、BERTD、RNN【正确答案】：BD解析：

见算法解析92.使用KNN(K-NearestNeighbor)算法解决分类问题的步骤包括A、对未知数据进行正则化B、计算未知数据与已知标签数据之间的距离C、得到距离未知数据最近的k个已知标签数据D、通过已知标签数据的数量进行多数表决，作为未知数据的分类结果【正确答案】：BCD解析：

093.贝叶斯信念网络（BBN）有如下哪些特点（）A、构建网络费时费力B、对模型的过分问题非常鲁棒C、贝叶斯网络不适合处理不完整的数据D、网络结构确定后，添加变量相当麻烦【正确答案】：AB解析：

094.下列算法哪些属于K-means的变种？A、kNNB、MeanshiftC、k-means++D、以上都不是【正确答案】：BC解析：

见算法解析95.AlexNet与LeNet的区别是A、模型构造不同B、激活函数不同C、AlexNet使用dropout来控制全连接层的模型复杂程度D、AlexNet中引入了图像增广【正确答案】：ABCD解析：

AlexNet与LeNet的区别是模型构造不同,激活函数不同,AlexNet使用dropout来控制全连接层的模型复杂程度,AlexNet中引入了图像增广96.下列哪些技术已被用于文本分类（）A、文本卷积B、注意力机制C、GRUD、BiLSTM【正确答案】：ABCD解析：

见算法解析97.在paddle环境下，多分类问题的损失函数可用A、paddle.nn.functional.mse_lossB、paddle.nn.functional.softmax_with_cross_entropyC、paddle.nn.CrossEntropyLossD、paddle.nn.functional.cross_entropy【正确答案】：BCD解析：

paddle.nn.functional.softmax_with_cross_entropy，paddle.nn.CrossEntropyLoss，paddle.nn.functional.cross_entropy均可用于多分类问题98.最常用的降维算法是PCA，以下哪项是关于PCA是正确的A、PCA是一种无监督的方法B、.它搜索数据具有最大差异的方向C、主成分的最大数量D、.所有主成分彼此正交【正确答案】：ABCD解析：

PCA的原理是线性映射，简单的说就是将高维空间数据投影到低维空间上，然后将数据包含信息量大的主成分保留下来，忽略掉对数据描述不重要的次要信息。而对于正交属性空间中的样本，如何用一个超平面对所有样本进行恰当合适的表达呢?若存在这样的超平面，应该具有两种性质：所有样本点到超平面的距离最近，样本点在这个超平面的投影尽可能分开99.以下模型中，会用到随机梯度下降法的分别是A、CNNB、RNNC、KNND、C4.5【正确答案】：AB解析：

见算法解析100.以下属于优化器的是AdamB、SGDC、MomentumD、lr【正确答案】：ABC解析：

lr为learningrate缩写，不属于优化器1.标准库os的rename（）方法可以实现文件移动操作。A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确2.LeCun提出的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork），大幅度地提高了手写字符的识别能力，也因此成为了深度学习领域的奠基人之一A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确3.在神经网络中，每个参数可以有不同的学习率A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

04.人工校验是指打印数据输出结果，观察是否是预期的格式。实现数据处理和加载函数后，我们可以调用它读取一次数据，观察数据的shape和类型是否与函数中设置的一致A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确5.LR的损失函数为hingeloss（或者说是逻辑损失都可以）、而SVM的损失函数为Log损失。A、正确B、错误【正确答案】：B解析：

错误6.人工智能发展进入新阶段。经过60多年的演进，特别是在移动互联网、大数据、超级计算、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的共同驱动下，人工智能加速发展，呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确7.传统程序无学习能力，通过规则＋数据=答案，正确率没有变化（）A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确8.有许多种梯度下降算法，其中两种最出名的方法是l-BFGS和SGD。l-BFGS根据二阶梯度下降而SGD是根据一阶梯度下降的。只有在数据很稀疏的场景中，会更加偏向于使用l-BFGS而不是SGDA、正确B、错误【正确答案】：B解析：

或者神经网络参数量很少的情况下9.Python不允许使用关键字作为变量名，允许使用内置函数名作为变量名，但这会改变函数名的含义。A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确10.使用内置函数open（）且以”w”模式打开的文件，文件指针默认指向文件尾。A、正确B、错误【正确答案】：B解析：

以只写模式打开。若文件存在，则会自动清空文件，然后重新创建11.Python2.x和Python3.x中input（）函数的返回值都是字符串。A、正确B、错误【正确答案】：B解析：

见函数库12.表达式list('[1,2,3]')的值是[1,2,3]。A、正确B、错误【正确答案】：B解析：

见函数库13.根据展现及操作方式的不同，虚拟现实技术可以分为以下四类：桌面式虚拟现实、沉浸式虚拟现实、增强式虚拟现实、分布式虚拟现实A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确14.定义类时所有实例方法的第一个参数用来表示对象本身，在类的外部通过对象名来调用实例方法时不需要为该参数传值。A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确15.人工智能与数据相辅相成、互促发展。一方面，海量优质数据助力人工智能发展。另一方面，人工智能显著提升数据收集管理能力和数据挖掘利用水平。A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确16.BoW模型忽略词的顺序，这意味着包含相同单词的两个文档的表征是完全相同的。A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确17.人工智能应用可导致个人数据过度采集，加剧隐私泄露风险。A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确18.感受野的定义是：卷积神经网络每一层输出的特征图上的像素点在原始图像上映射的区域大小。A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确19.经典的全连接神经网络中，隐含层的节点数是可以调整的，节点数越多，神经网络表示能力越强，参数量也会减少A、正确B、错误【正确答案】：B解析：

错误20.人工智能因其技术的局限性和应用的广泛性，给网络安全、数据安全、算法安全和信息安全带来风险A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确21.mini-batch太小会导致收敛变慢A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确22.计算机视觉具有速度快、精度高、成本高等优点A、正确B、错误【正确答案】：B解析：

错误23.由于池化之后特征图会变小，如果后面连接的是全连接层，能有效的减小神经元的个数，节省存储空间并提高计算效率A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确24.池化层减小图像尺寸即数据降维，缓解过拟合，保持一定程度的旋转和平移不变性。A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确25.当作为条件表达式时，空值、空字符串、空列表、空元组、空字典、空集合、空迭代对象以及任意形式的数字0都等价于False。A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确26.生成器推导式比列表推导式具有更高的效率，推荐使用。A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确27.近年来，全球人工智能人才需求呈现持续增长的趋势A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确28.VGG从增加网络宽度角度改进了之前的图像分类网络A、正确B、错误【正确答案】：B解析：

错误29.人工智能是机器，特别是计算机系统对人类智能过程的模拟。过程包括学习（获取信息和使用信息的规则），推理（使用规则达到近似或明确的结论）和自我纠正。人工智能的特定应用包括专家系统，语音识别和计算机视觉等A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确30.数据集太小，数据样本不足时，深度学习相对其它机器学习算法，有明显优势。A、正确B、错误【正确答案】：B解析：

错误31.Python集合中的元素不允许重复。A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确32.卷积神经网络是更善于处理图像的网络A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确33.自然语言处理主要分为两个流程：自然语言理解和自然语言生成A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确34.dropout方法在预测过程中keep_prob=1A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确35.在知识的规则表示法中，产生式的基本形式是PQ（）A、正确B、错误【正确答案】：B解析：

产生式的基本形式是P->Q36.在问题归约图中，终叶节点是可解节点。A、正确B、错误【正确答案】：B解析：

在问题归约图中，终叶节点是不可解节点。37.AlexNet与LeNet相比，具有更深的网络结构，包含5层卷积和3层全连接A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确38.建立伦理道德多层次判断结构及人机协作的伦理框架，制定人工智能产品研发设计人员的道德规范和行为守则A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确39.自然语言处理基础技术包括分词、词性标注、词法分析、语法分析、语义分析、篇章分析等A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确40.Python字典中的“键”不允许重复。A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确41.ResNet从改善网络退化现象角度改进了之前的图像分类网络A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确42.人工智能技术已经由原本的单一化输出向全套解决方案转变，其渗透性也不断减弱A、正确B、错误【正确答案】：B解析：

人工智能技术已经由原本的单一化输出向全套解决方案转变，其渗透性也不断增强43.机器学习，有学习能力，通过规则＋数据=答案，正确率不断提升（）A、正确B、错误【正确答案】：B解析：

错误44.KNN不需要进行训练A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确45.神经网络中，前向计算是指从输入计算输出的过程，顺序从网络后至前A、正确B、错误【正确答案】：B解析：

错误46.对于多分类问题神经网络一般使用欧氏距离损失而不用交叉熵A、正确B、错误【正确答案】：B解析：

分类问题常用的损失函数为交叉熵47.数据预处理方法主要有数据清洗、数据集成、数据变换、数据归约A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

048.GRU含有一个cell单元，用于存储中间状态A、正确B、错误【正确答案】：B解析：

错误49.知识图谱的构建方式有自上而下和自下而上两种A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确50.集合可以作为字典的值。A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确51.降维是通过获得一组基本上是重要特征的主变量来减少所考虑的特征变量的过程。A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确52.数据安全是人工智能安全的关键。A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确53.云计算是对并行计算、网格计算、分布式计算技术的发展与运用A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

054.Python标准库os中的方法listdir（）返回包含指定路径中所有文件和文件夹A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确55.LSTM是一个非常经典的面向序列的模型，可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模，是一种循环神经网络。A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确56.字符串属于Python有序序列，和列表、元组一样都支持双向索引。A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确57.对于神经网络，减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率A、正确B、错误【正确答案】：B解析：

058.卷积神经网络的常用模块包括：卷积、池化、激活函数、批归一化、丢弃法A、正确B、错误【正确答案】：A解析：

正确59.Python集合可以包含相同的元素。A、正确B、错误【正确答案】：B解析：

不包含相同的60.启发式算法与AlphaBeta剪枝类似,是从叶节点自底向上计算估值。（）A、正确