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文档简介

大学生人工智能

知识竞赛激发大学生对人工智能的兴趣日期：20XX.XXXXX.目录选择题01判断题02填空题03简答题04第一章选择题选择题以下哪种学习方法是通过与环境的交互来学习？A监督学习C强化学习C强化学习B无监督学习D半监督学习在深度学习中，用于减少模型过拟合的一种常用技术是什么A数据增强C正则化BDropoutBDropoutD批量归一化选择题在自然语言处理中，用于将文本转换为向量的技术称为？A词嵌入A词嵌入C语法分析B文本分类D信息检索选择题在深度学习中，哪一种网络结构主要用于处理图像识别任务A循环神经网络C长短时记忆网络B卷积神经网络B卷积神经网络D

多层感知器自然语言处理（NLP）中的“词袋模型”主要忽略了什么A词汇的频率C单词的顺序C单词的顺序B文档的长度D词汇情感色彩第二章判断题判断题第一题人工神经网络是一种模仿人脑结构的计算模型第四题人工神经网络只能用于分类任务第二题无监督学习需要有标签的数据来训练模型第三题BERT模型是一种基于Transformer的自然语言处理模型正确答案解析：卷积神经网络因其局部连接和参数共享的特点，在处理图像数据时能够有效地提取特征，因此广泛应用于图像识别、图像分类等领域。在深度学习中，卷积神经网络（CNN）特别适用于处理图像数据判断题判断题正确答案在自然语言处理（NLP）中，词嵌入（wordembedding）技术可以捕捉词语之间的语义关系。错误答案强化学习中的Agent仅在每次采取行动后都会立即得到奖励。第二章填空题填空题在深度学习中，用于减少模型过拟合的一种常用技术是__________Dropout在自然语言处理（NLP）中，将文本转换为向量表示的技术称为__________词嵌入（WordEmbedding）填空题在无监督学习中，用于发现数据集中样本间相似性的技术称为__________聚类（Clustering）填空题在强化学习中，Agent通过与环境交互来最大化其获得的__________奖励（Reward）在无监督学习中，用于发现数据集中样本间相似性的技术称为__________聚类（Clustering）第二章简答题简答题参考答案过拟合指的是机器学习模型在训练数据上表现得非常好，但在未见过的新数据（如测试数据）上的表现却较差的情况。这通常是因为模型学习到了训练数据中的噪声或细节，而不是数据背后的通用规律。请简要解释什么是“过拟合”（Overfitting），并列举至少两种防止过拟合的方法参考答案词嵌入是一种将文本中的单词或短语转换为高维向量的技术。这些向量不仅能够捕捉词汇本身的语义信息，还能够反映词汇之间的关系，如相似度和语境信息。词嵌入通过将单词映射到一个连续的向量空间中，使得语义相似的词在这个空间中距离较近。请简要解释什么是“词嵌入”（Word

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