安徽理工大学《深度学习》2021-2022学年第一学期期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页安徽理工大学

《深度学习》2021-2022学年第一学期期末试卷题号一二三四总分得分一、单选题（本大题共20个小题，每小题1分，共20分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、在一个聚类问题中，需要将一组数据点划分到不同的簇中，使得同一簇内的数据点相似度较高，不同簇之间的数据点相似度较低。假设我们使用K-Means算法进行聚类，以下关于K-Means算法的初始化步骤，哪一项是正确的？（）A.随机选择K个数据点作为初始聚类中心B.选择数据集中前K个数据点作为初始聚类中心C.计算数据点的均值作为初始聚类中心D.以上方法都可以，对最终聚类结果没有影响2、对于一个高维度的数据，在进行特征选择时，以下哪种方法可以有效地降低维度（）A.递归特征消除（RFE）B.皮尔逊相关系数C.方差分析（ANOVA）D.以上方法都可以3、某机器学习项目需要对视频数据进行分析和理解。以下哪种方法可以将视频数据转换为适合机器学习模型处理的形式？（）A.提取关键帧B.视频编码C.光流计算D.以上方法都可以4、在一个图像分类任务中，模型在训练集上表现良好，但在测试集上性能显著下降。这种现象可能是由于什么原因导致的？（）A.过拟合B.欠拟合C.数据不平衡D.特征选择不当5、某研究需要对一个大型数据集进行降维，同时希望保留数据的主要特征。以下哪种降维方法在这种情况下可能较为合适？（）A.主成分分析（PCA）B.线性判别分析（LDA）C.t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）D.自编码器6、假设正在训练一个深度学习模型，但是训练过程中出现了梯度消失或梯度爆炸的问题。以下哪种方法可以缓解这个问题？（）A.使用正则化B.调整学习率C.使用残差连接D.减少层数7、在一个文本生成任务中，例如生成诗歌或故事，以下哪种方法常用于生成自然语言文本？（）A.基于规则的方法B.基于模板的方法C.基于神经网络的方法，如TransformerD.以上都不是8、假设要预测一个时间序列数据中的突然变化点，以下哪种方法可能是最合适的？（）A.滑动窗口分析，通过比较相邻窗口的数据差异来检测变化，但窗口大小选择困难B.基于统计的假设检验，如t检验或方差分析，但对数据分布有要求C.变点检测算法，如CUSUM或Pettitt检验，专门用于检测变化点，但可能对噪声敏感D.深度学习中的异常检测模型，能够自动学习变化模式，但需要大量数据训练9、假设正在开发一个用于情感分析的深度学习模型，需要对模型进行优化。以下哪种优化算法在深度学习中被广泛使用？（）A.随机梯度下降（SGD）B.自适应矩估计（Adam）C.牛顿法D.共轭梯度法10、假设正在进行一个异常检测任务，数据具有高维度和复杂的分布。以下哪种技术可以用于将高维数据映射到低维空间以便更好地检测异常？（）A.核主成分分析（KPCA）B.局部线性嵌入（LLE）C.拉普拉斯特征映射D.以上技术都可以11、在构建一个机器学习模型时，如果数据中存在噪声，以下哪种方法可以帮助减少噪声的影响（）A.增加正则化项B.减少训练轮数C.增加模型的复杂度D.以上方法都不行12、在进行强化学习中的策略优化时，以下关于策略优化方法的描述，哪一项是不正确的？（）A.策略梯度方法通过直接计算策略的梯度来更新策略参数B.信赖域策略优化（TrustRegionPolicyOptimization，TRPO）通过限制策略更新的幅度来保证策略的改进C.近端策略优化（ProximalPolicyOptimization，PPO）是一种基于策略梯度的改进算法，具有更好的稳定性和收敛性D.所有的策略优化方法在任何强化学习任务中都能取得相同的效果，不需要根据任务特点进行选择13、某机器学习项目旨在识别手写数字图像。数据集包含了各种不同风格和质量的手写数字。为了提高模型的鲁棒性和泛化能力，以下哪种数据增强技术可以考虑使用？（）A.随机裁剪B.随机旋转C.随机添加噪声D.以上技术都可以14、在一个推荐系统中，为了提高推荐的多样性和新颖性，以下哪种方法可能是有效的？（）A.引入随机推荐，增加推荐结果的不确定性，但可能降低相关性B.基于内容的多样性优化，选择不同类型的物品进行推荐，但可能忽略用户偏好C.探索-利用平衡策略，在推荐熟悉物品和新物品之间找到平衡，但难以精确控制D.以上方法结合使用，并根据用户反馈动态调整15、某研究团队正在开发一个用于医疗诊断的机器学习系统，需要对疾病进行预测。由于医疗数据的敏感性和重要性，模型的可解释性至关重要。以下哪种模型或方法在提供可解释性方面具有优势？（）A.深度学习模型B.决策树C.集成学习模型D.强化学习模型16、在机器学习中，模型的选择和超参数的调整是非常重要的环节。通常可以使用交叉验证技术来评估不同模型和超参数组合的性能。假设有一个分类模型，我们想要确定最优的正则化参数C。如果采用K折交叉验证，以下关于K的选择，哪一项是不太合理的？（）A.K=5，平衡计算成本和评估准确性B.K=2，快速得到初步的评估结果C.K=10，提供更可靠的评估D.K=n（n为样本数量），确保每个样本都用于验证一次17、在强化学习中，智能体通过与环境进行交互来学习最优策略。假设一个机器人需要在复杂的环境中找到通往目标的最佳路径，并且在途中会遇到各种障碍和奖励。在这种情况下，以下哪种强化学习算法可能更适合解决这个问题？（）A.Q-learning算法，通过估计状态-动作值函数来选择动作B.SARSA算法，基于当前策略进行策略评估和改进C.策略梯度算法，直接优化策略的参数D.以上算法都不适合，需要使用专门的路径规划算法18、假设正在进行一个异常检测任务，例如检测网络中的异常流量。如果正常数据的模式较为复杂，以下哪种方法可能更适合用于发现异常？（）A.基于统计的方法B.基于距离的方法C.基于密度的方法D.基于分类的方法19、在机器学习中，交叉验证是一种常用的评估模型性能和选择超参数的方法。假设我们正在使用K折交叉验证来评估一个分类模型。以下关于交叉验证的描述，哪一项是不准确的？（）A.将数据集随机分成K个大小相等的子集，依次选择其中一个子集作为测试集，其余子集作为训练集B.通过计算K次实验的平均准确率等指标来评估模型的性能C.可以在交叉验证过程中同时调整多个超参数，找到最优的超参数组合D.交叉验证只适用于小数据集，对于大数据集计算成本过高，不适用20、在处理不平衡数据集时，以下关于解决数据不平衡问题的方法，哪一项是不正确的？（）A.过采样方法通过增加少数类样本的数量来平衡数据集B.欠采样方法通过减少多数类样本的数量来平衡数据集C.合成少数类过采样技术（SMOTE）通过合成新的少数类样本来平衡数据集D.数据不平衡对模型性能没有影响，不需要采取任何措施来处理二、简答题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）说明机器学习在基因组学中的基因定位。2、（本题5分）解释机器学习在进化生物学中的作用。3、（本题5分）说明机器学习在合成生物学中的设计优化。4、（本题5分）什么是主动学习？它的适用场景是什么？5、（本题5分）简述主成分分析（PCA）在数据降维中的原理和步骤。三、应用题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）运用LSTM网络对商品的销售趋势进行预测。2、（本题5分）使用强化学习算法训练智能体进行飞行模拟。3、（本题5分）利用KNN算法对葡萄酒的品质进行评估。4、（本题5分）对一个深度神经网络进行模型压缩和量化，减少模型大小和计算量。5、（本题5分）借助生物多样性研究数据制定生物保护策略。四、论述题（本大题共3个小题，共30分)1、（本题10分