云南机电职业技术学院《机器智能与信息对抗》2023-2024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页云南机电职业技术学院

《机器智能与信息对抗》2023-2024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15个小题，每小题2分，共30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、在深度学习中，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于图像识别等领域。假设我们正在设计一个CNN模型，对于图像分类任务，以下哪个因素对模型性能的影响较大（）A.卷积核的大小B.池化层的窗口大小C.全连接层的神经元数量D.以上因素影响都不大2、在一个分类问题中，如果数据集中存在多个类别，且类别之间存在层次结构，以下哪种方法可以考虑这种层次结构？（）A.多分类逻辑回归B.决策树C.层次分类算法D.支持向量机3、当处理不平衡数据集（即某个类别在数据中占比极小）时，以下哪种方法可以提高模型对少数类别的识别能力（）A.对多数类别进行欠采样B.对少数类别进行过采样C.调整分类阈值D.以上方法都可以4、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5、在一个语音合成任务中，需要将输入的文本转换为自然流畅的语音。以下哪种技术或模型常用于语音合成？（）A.隐马尔可夫模型（HMM）B.深度神经网络（DNN）C.循环神经网络（RNN），如LSTM或GRUD.以上都是6、深度学习是机器学习的一个重要分支，它利用深度神经网络进行学习。以下关于深度学习的说法中，错误的是：深度神经网络具有多层结构，可以自动学习数据的特征表示。深度学习在图像识别、语音识别等领域取得了巨大的成功。那么，下列关于深度学习的说法错误的是（）A.卷积神经网络是一种专门用于处理图像数据的深度神经网络B.循环神经网络适用于处理序列数据，如文本、时间序列等C.深度神经网络的训练需要大量的计算资源和时间D.深度学习算法可以自动学习到最优的特征表示，不需要人工设计特征7、在一个信用评估模型中，我们需要根据用户的个人信息、财务状况等数据来判断其信用风险。数据集存在类别不平衡的问题，即信用良好的用户数量远远多于信用不良的用户。为了解决这个问题，以下哪种方法是不合适的？（）A.对少数类样本进行过采样，增加其数量B.对多数类样本进行欠采样，减少其数量C.为不同类别的样本设置不同的权重，在损失函数中加以考虑D.直接使用原始数据集进行训练，忽略类别不平衡8、某研究需要对音频信号进行分类，例如区分不同的音乐风格。以下哪种特征在音频分类中经常被使用？（）A.频谱特征B.时域特征C.时频特征D.以上特征都常用9、在进行模型压缩时，以下关于模型压缩方法的描述，哪一项是不准确的？（）A.剪枝是指删除模型中不重要的权重或神经元，减少模型的参数量B.量化是将模型的权重进行低精度表示，如从32位浮点数转换为8位整数C.知识蒸馏是将复杂模型的知识转移到一个较小的模型中，实现模型压缩D.模型压缩会导致模型性能严重下降，因此在实际应用中应尽量避免使用10、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11、考虑一个时间序列预测问题，数据具有明显的季节性特征。以下哪种方法可以处理这种季节性？（）A.在模型中添加季节性项B.使用季节性差分C.采用季节性自回归移动平均（SARIMA）模型D.以上都可以12、在特征工程中，独热编码（One-HotEncoding）用于（）A.处理类别特征B.处理数值特征C.降维D.以上都不是13、假设正在开发一个用于图像分割的机器学习模型。以下哪种损失函数通常用于评估图像分割的效果？（）A.交叉熵损失B.均方误差损失C.Dice损失D.以上损失函数都可能使用14、机器学习中，批量归一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加快训练速度B.防止过拟合C.提高模型精度D.以上都是15、在一个图像生成的任务中，需要根据给定的描述或条件生成逼真的图像。考虑到生成图像的质量、多样性和创新性。以下哪种生成模型可能是最有潜力的？（）A.生成对抗网络（GAN），通过对抗训练生成逼真的图像，但可能存在模式崩溃和训练不稳定的问题B.变分自编码器（VAE），能够学习数据的潜在分布并生成新样本，但生成的图像可能较模糊C.自回归模型，如PixelCNN，逐像素生成图像，保证了局部一致性，但生成速度较慢D.扩散模型，通过逐步去噪生成图像，具有较高的质量和多样性，但计算成本较高二、简答题（本大题共3个小题，共15分)1、（本题5分）谈谈在地质勘探中，机器学习的应用。2、（本题5分）解释如何使用机器学习进行蛋白质结构预测。3、（本题5分）简述在生物信息学中，机器学习的应用场景。三、论述题（本大题共5个小题，共25分)1、（本题5分）探讨深度学习中的卷积神经网络（CNN）在图像识别任务中的应用。分析卷积层、池化层的作用和设计原则，以及如何通过调整网络结构提高性能。2、（本题5分）论述深度学习中的多头注意力机制的原理及应用。分析其在不同任务中的优势和局限性。3、（本题5分）论述机器学习在气象灾害预警中的应用，如台风路径预测、暴雨洪涝预警等，分析其对灾害防范的重要性。4、（本题5分）阐述机器学习中的数据增强技术。解释数据增强的重要性，介绍常见的数据增强方法。分析数据增强对机器学习模型性能的影响。5、（本题5分）分析机器学习中的