《AI人工智能知識(shí)競(jìng)賽》題庫(kù)及答案100道（中等）-1
1. 以下哪種技術(shù)在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中常用于解決探索與利用的平衡問(wèn)題？
A. 蒙特卡羅方法
B. 策略梯度算法
C. ε-貪心策略
D. 以上都不是
正確答案：C
答案解析：ε-貪心策略可以在一定程度上平衡強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的探索與利用。
2. 在自然語(yǔ)言處理中，用于處理長(zhǎng)文本序列的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常是？
A. 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）
B. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）
C. 長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）
D. 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）
正確答案：C
答案解析：LSTM 能更好地處理長(zhǎng)文本序列中的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系。
3. 以下哪個(gè)不是 AI 模型在訓(xùn)練中可能遇到的過(guò)擬合解決方法？
A. 增加正則化項(xiàng)
B. 增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的噪聲
C. 減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)
D. 采用早停法
正確答案：B
答案解析：增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的噪聲通常不是解決過(guò)擬合的有效方法。
4. 對(duì)于圖像識(shí)別任務(wù)，以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)表現(xiàn)較為出色？
A. 多層感知機(jī)（MLP）
B. 殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）
C. 自編碼器（Autoencoder）
D. 玻爾茲曼機(jī)（Boltzmann Machine）
正確答案：B
答案解析：ResNet 在圖像識(shí)別任務(wù)中具有出色的性能和泛化能力。
5. 在 AI 中，生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的訓(xùn)練目標(biāo)是？
A. 讓生成器生成盡可能逼真的樣本
B. 讓判別器準(zhǔn)確區(qū)分真實(shí)樣本和生成樣本
C. 同時(shí)優(yōu)化生成器和判別器，達(dá)到平衡
D. 以上都是
正確答案：D
答案解析：GAN 的訓(xùn)練目標(biāo)包括讓生成器生成逼真樣本，判別器準(zhǔn)確區(qū)分，最終達(dá)到兩者的平衡。
6. 以下哪種方法常用于對(duì) AI 模型進(jìn)行壓縮和加速？
A. 知識(shí)蒸餾
B. 模型剪枝
C. 量化
D. 以上都是
正確答案：D
答案解析：知識(shí)蒸餾、模型剪枝和量化都是常見(jiàn)的模型壓縮和加速方法。
7. 自然語(yǔ)言處理中的詞向量模型 Word2Vec 包括哪兩種方法？
A. CBOW 和 Skip-gram
B. Glove 和 FastText
C. ELMO 和 BERT
D. LSTM 和 GRU
正確答案：A
答案解析：Word2Vec 主要包括 CBOW 和 Skip-gram 兩種方法。
8. 當(dāng)使用 AI 進(jìn)行情感分析時(shí)，以下哪種特征通常被廣泛使用？
A. 詞袋模型
B. 詞性標(biāo)注
C. 命名實(shí)體識(shí)別
D. 依存句法分析
正確答案：A
答案解析：詞袋模型在情感分析中是常用的特征表示方法。
9. 在 AI 中，以下哪種算法常用于解決多分類(lèi)問(wèn)題？
A. 邏輯回歸
B. 支持向量機(jī)（SVM）
C. 決策樹(shù)
D. 隨機(jī)森林
正確答案：D
答案解析：隨機(jī)森林可以用于處理多分類(lèi)問(wèn)題，并具有較好的性能。
10. 對(duì)于一個(gè)已經(jīng)訓(xùn)練好的 AI 模型，進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)時(shí)，通常會(huì)調(diào)整以下哪個(gè)部分？
A. 輸入層
B. 隱藏層
C. 輸出層
D. 以上都有可能
正確答案：C
答案解析：在遷移學(xué)習(xí)中，通常會(huì)根據(jù)新任務(wù)調(diào)整輸出層。
11. 以下哪種技術(shù)可以提高 AI 模型在小樣本數(shù)據(jù)上的學(xué)習(xí)能力？
A. 蒙特卡羅方法
B. 策略梯度算法
C. ε-貪心策略
D. 以上都不是
正確答案：C
答案解析：ε-貪心策略可以在一定程度上平衡強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的探索與利用。
2. 在自然語(yǔ)言處理中，用于處理長(zhǎng)文本序列的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型通常是？
A. 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）
B. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）
C. 長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）
D. 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）
正確答案：C
答案解析：LSTM 能更好地處理長(zhǎng)文本序列中的長(zhǎng)期依賴(lài)關(guān)系。
3. 以下哪個(gè)不是 AI 模型在訓(xùn)練中可能遇到的過(guò)擬合解決方法？
A. 增加正則化項(xiàng)
B. 增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的噪聲
C. 減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)
D. 采用早停法
正確答案：B
答案解析：增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的噪聲通常不是解決過(guò)擬合的有效方法。
4. 對(duì)于圖像識(shí)別任務(wù)，以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)表現(xiàn)較為出色？
A. 多層感知機(jī)（MLP）
B. 殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）
C. 自編碼器（Autoencoder）
D. 玻爾茲曼機(jī)（Boltzmann Machine）
正確答案：B
答案解析：ResNet 在圖像識(shí)別任務(wù)中具有出色的性能和泛化能力。
5. 在 AI 中，生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的訓(xùn)練目標(biāo)是？
A. 讓生成器生成盡可能逼真的樣本
B. 讓判別器準(zhǔn)確區(qū)分真實(shí)樣本和生成樣本
C. 同時(shí)優(yōu)化生成器和判別器，達(dá)到平衡
D. 以上都是
正確答案：D
答案解析：GAN 的訓(xùn)練目標(biāo)包括讓生成器生成逼真樣本，判別器準(zhǔn)確區(qū)分，最終達(dá)到兩者的平衡。
6. 以下哪種方法常用于對(duì) AI 模型進(jìn)行壓縮和加速？
A. 知識(shí)蒸餾
B. 模型剪枝
C. 量化
D. 以上都是
正確答案：D
答案解析：知識(shí)蒸餾、模型剪枝和量化都是常見(jiàn)的模型壓縮和加速方法。
7. 自然語(yǔ)言處理中的詞向量模型 Word2Vec 包括哪兩種方法？
A. CBOW 和 Skip-gram
B. Glove 和 FastText
C. ELMO 和 BERT
D. LSTM 和 GRU
正確答案：A
答案解析：Word2Vec 主要包括 CBOW 和 Skip-gram 兩種方法。
8. 當(dāng)使用 AI 進(jìn)行情感分析時(shí)，以下哪種特征通常被廣泛使用？
A. 詞袋模型
B. 詞性標(biāo)注
C. 命名實(shí)體識(shí)別
D. 依存句法分析
正確答案：A
答案解析：詞袋模型在情感分析中是常用的特征表示方法。
9. 在 AI 中，以下哪種算法常用于解決多分類(lèi)問(wèn)題？
A. 邏輯回歸
B. 支持向量機(jī)（SVM）
C. 決策樹(shù)
D. 隨機(jī)森林
正確答案：D
答案解析：隨機(jī)森林可以用于處理多分類(lèi)問(wèn)題，并具有較好的性能。
10. 對(duì)于一個(gè)已經(jīng)訓(xùn)練好的 AI 模型，進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)時(shí)，通常會(huì)調(diào)整以下哪個(gè)部分？
A. 輸入層
B. 隱藏層
C. 輸出層
D. 以上都有可能
正確答案：C
答案解析：在遷移學(xué)習(xí)中，通常會(huì)根據(jù)新任務(wù)調(diào)整輸出層。
11. 以下哪種技術(shù)可以提高 AI 模型在小樣本數(shù)據(jù)上的學(xué)習(xí)能力？