《AI人工智能知识竞赛》题库及答案100道(中等).docx
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1、Al人工智能知识竞赛题库及答案100道(中等)1.以下哪种技术在强化学习中常用于解决探索与利用的平衡问题?A.蒙特卡罗方法B.策略梯度算法C.-贪心策略D.以上都不是正确答案:C答案解析:-贪心策略可以在一定程度上平衡强化学习中的探索与利用。2.在自然语言处理中,用于处理长文本序列的神经网络模型通常是?A.循环神经网络(RNN)B.卷积神经网络(CNN)C.长短时记忆网络(LSTM)D.生成对抗网络(GAN)正确答案:C答案解析:LSTM能更好地处理长文本序列中的长期依赖关系。3.以下哪个不是AI模型在训练中可能遇到的过拟合解决方法?A.增加正则化项B.增加训练数据的噪声C.减少神经网络的层数
2、D.采用早停法正确答案:B答案解析:增加训练数据的噪声通常不是解决过拟合的有效方法。4.对于图像识别任务,以下哪种神经网络架构表现较为出色?A.多层感知机(MLP)B.残差网络(ResNet)C.自编码器(Autoencoder)D.玻尔兹曼机(Be)ItZnIannMachine)答案解析:ResNet在图像识别任务中具有出色的性能和泛化能力。5 .在AI中,生成式对抗网络(GAN)的训练目标是?A.让生成器生成尽可能逼真的样本B.让判别器准确区分真实样本和生成样本C.同时优化生成器和判别器,达到平衡D.以上都是正确答案:D答案解析:GAN的训练目标包括让生成器生成逼真样本,判别器准确区分,
3、最终达到两者的平衡。6 .以下哪种方法常用于对AI模型进行压缩和加速?A.知识蒸镭8 .模型剪枝C.量化答案解析:知识蒸镭、模型剪枝和量化都是常见的模型压缩和加速方法。7 .自然语言处理中的词向量模型Word2Vec包括哪两种方法?A. CBOW和Skip-gramB. Glove和FastTextC. ELMO和BERTD. LSTM和GRU正确答案:A答案解析:Word2Vec主要包括CBOW和Skip-gram两种方法。8 .当使用AI进行情感分析时,以下哪种特征通常被广泛使用?A.词袋模型9 .词性标注C.命名实体识别D.依存句法分析答案解析:词袋模型在情感分析中是常用的特征表示方法。
4、10 在Al中,以下哪种算法常用于解决多分类问题?A.逻辑回归11 支持向量机(SVM)C.决策树D.随机森林正确答案:D答案解析:随机森林可以用于处理多分类问题,并具有较好的性能。10.对于一个已经训练好的AI模型,进行迁移学习时,通常会调整以下哪个部分?A.输入层B.隐藏层C.输出层答案解析:在迁移学习中,通常会根据新任务调整输出层。11.以下哪种技术可以提高AI模型在小样本数据上的学习能力?A.元学习B.自监督学习C.无监督学习D.半监督学习正确答案:A答案解析:元学习有助于模型在小样本数据上更快更好地学习。12 .在自然语言生成任务中,以下哪种评估指标更关注生成文本的流畅性?A. BL
5、EUB. ROUGEC. PerplexityD.METEOR正确答案:C答案解析:Perplexity主要衡量语言模型预测下一个词的不确定性,能反映生成文本的流畅性。13 .以下哪种AI技术常用于图像的语义分割?A. U-NetB. VGGC. AlexNetD. Inception正确答案:A答案解析:U-Net是常用于图像语义分割的模型架构。14 .当处理不平衡数据集时,以下哪种方法可以提高少数类别的分类性能?A.过采样B.欠采样C.阈值移动答案解析:过采样增加少数类样本,欠采样减少多数类样本,阈值移动调整分类决策边界,都可以提高不平衡数据集中少数类别的分类性能。15 .以下哪个是深度学
6、习中用于防止梯度消失或爆炸的机制?A.正则化B. 批归化(BatchNormalization)C. DropoutD.动量(Momentum)正确答案:B答案解析:批归一化有助于解决梯度消失或爆炸问题。16.在自然语言处理中,以下哪种模型能够捕捉文本的双向语义信息?A. BiLSTMB. TransformerD.ELMO正确答案:B答案解析:Transformer能够同时处理文本的前向和后向信息,捕捉双向语义。17.以下哪种方法可以用于评估AI模型的泛化能力?A.交叉验证B.留出法C. A/B测试D.以上都是正确答案:D答案解析:交叉验证、留出法和A/B测试都可用于评估模型的泛化能力。18
7、 .对于一个时间序列预测问题,以下哪种模型较为适用?A. RNNB. CNND.DBN正确答案:A答案解析:RNN及其变体在处理时间序列数据的预测问题上有优势。19 .以下哪个不是Al中自动特征工程的常用方法?A.主成分分析(PCA)B.线性判别分析(LDA)C.独立成分分析(ICA)D.随机森林特征重要性正确答案:D答案解析:随机森林特征重要性主要用于评估特征的重要性,而非自动特征工程。20 .在强化学习中,Q-Iearning算法通过估计什么来选择动作?A.状态价值函数B.动作价值函数C.策略函数D.奖励函数正确答案:B答案解析:Q-Iearning算法通过估计动作价值函数来选择动作。21
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