C. 環(huán)境模型復(fù)雜

D. 環(huán)境模型簡單

正確答案：B

答案解析：動作空間較小時適合使用基于價值的方法。

24. 以下哪種模型常用于圖像的實例分割任務(wù)？

A. Mask R-CNN

B. Faster R-CNN

C. YOLO

D. SSD

正確答案：A

答案解析：Mask R-CNN 常用于圖像的實例分割任務(wù)。

25. 對于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮，以下哪種方法可以在不損失太多精度的情況下大幅減少參數(shù)數(shù)量？

A. 剪枝

B. 量化

C. 知識蒸餾

D. 低秩分解

正確答案：A

答案解析：剪枝可以在不損失太多精度的情況下大幅減少參數(shù)數(shù)量。

26. 在自然語言處理中，以下哪種模型可以同時對文本進(jìn)行分類和標(biāo)記？

A. 條件隨機(jī)場（CRF）

B. 隱馬爾可夫模型（HMM）

C. 雙向長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（BiLSTM）結(jié)合 CRF

D. 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

正確答案：C

答案解析：BiLSTM 結(jié)合 CRF 可以同時對文本進(jìn)行分類和標(biāo)記。

27. 以下哪種技術(shù)可以用于提高生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的訓(xùn)練穩(wěn)定性？

A. 梯度懲罰

B. 標(biāo)簽平滑

C. 層歸一化

D. 以上都是

正確答案：D

答案解析：梯度懲罰、標(biāo)簽平滑和層歸一化都可用于提高 GAN 的訓(xùn)練穩(wěn)定性。

28. 在多任務(wù)學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以有效地共享模型參數(shù)？

A. 硬參數(shù)共享

B. 軟參數(shù)共享

C. 任務(wù)特定參數(shù)

D. 以上都是

正確答案：D

答案解析：硬參數(shù)共享、軟參數(shù)共享和任務(wù)特定參數(shù)都可用于多任務(wù)學(xué)習(xí)中的參數(shù)共享。

29. 對于時間序列預(yù)測問題，以下哪種深度學(xué)習(xí)模型能夠自動學(xué)習(xí)特征表示？

A. 多層感知機(jī)

B. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C. 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D. 生成對抗網(wǎng)絡(luò)

正確答案：C

答案解析：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動學(xué)習(xí)時間序列的特征表示。

30. 以下哪種方法可以用于解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失問題，同時保持模型的表達(dá)能力？

A. 殘差連接

B. 正則化

C. 數(shù)據(jù)增強(qiáng)

D. 模型融合

正確答案：A

答案解析：殘差連接可以解決梯度消失問題并保持模型表達(dá)能力。

31. 在自然語言處理中，以下哪種模型能夠處理變長的輸入序列，并對每個位置的信息進(jìn)行全局建模？

A. 長短時記憶網(wǎng)絡(luò)

B. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C. 注意力機(jī)制

D. 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

正確答案：C

答案解析：注意力機(jī)制能夠處理變長輸入序列并進(jìn)行全局建模。

32. 對于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略優(yōu)化，以下哪種方法可以降低方差？

A. 優(yōu)勢函數(shù)估計

B. 策略梯度估計

C. 價值函數(shù)估計

D. 動作值函數(shù)估計

正確答案：A

答案解析：優(yōu)勢函數(shù)估計可以降低策略優(yōu)化中的方差。

33. 以下哪種模型在處理圖像分類任務(wù)時，對圖像的平移、旋轉(zhuǎn)和縮放具有不變性？

A. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B. 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C. 多層感知機(jī)

D. 生成對抗網(wǎng)絡(luò)

正確答案：A

答案解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對圖像的平移、旋轉(zhuǎn)和縮放具有不變性。

34. 在多模態(tài)融合中，以下哪種方法可以處理不同模態(tài)數(shù)據(jù)的異步性？

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