1. 在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，策略梯度定理基于以下哪個(gè)概念？

A. 貝爾曼方程

B. 信息熵

C. 對(duì)數(shù)似然

D. 哈密頓原理

正確答案：C

答案解析：策略梯度定理基于對(duì)數(shù)似然的概念。

2. 對(duì)于變分自編碼器（VAE），其潛在空間的分布通常假設(shè)為？

A. 正態(tài)分布

B. 均勻分布

C. 泊松分布

D. 指數(shù)分布

正確答案：A

答案解析：VAE 的潛在空間分布通常假設(shè)為正態(tài)分布。

3. 以下哪種方法在處理高維稀疏數(shù)據(jù)的分類問題時(shí)表現(xiàn)較好？

A. 隨機(jī)森林

B. 支持向量機(jī)

C. 多層感知機(jī)

D. 邏輯回歸

正確答案：A

答案解析：隨機(jī)森林在處理高維稀疏數(shù)據(jù)的分類問題時(shí)相對(duì)表現(xiàn)較好。

4. 在自然語言處理中，注意力機(jī)制最初應(yīng)用于哪種模型？

A. Transformer

B. LSTM

C. GRU

D. CNN

正確答案：A

答案解析：注意力機(jī)制最初應(yīng)用于 Transformer 模型。

5. 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）中的判別器優(yōu)化目標(biāo)可以等價(jià)于最小化以下哪種損失？

A. 交叉熵?fù)p失

B. 均方誤差損失

C. 絕對(duì)值損失

D. 對(duì)數(shù)損失

正確答案：A

答案解析：GAN 中的判別器優(yōu)化目標(biāo)可等價(jià)于最小化交叉熵?fù)p失。

6. 以下哪種模型在處理序列到序列的學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)，能夠更好地捕捉長期依賴關(guān)系？

A. 門控循環(huán)單元（GRU）

B. 長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）

C. 簡(jiǎn)單循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

D. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

正確答案：B

答案解析：LSTM 在處理序列到序列學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)，能更好地捕捉長期依賴關(guān)系。

7. 對(duì)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，以下哪種初始化方法有助于緩解梯度消失和爆炸問題？

A. 隨機(jī)初始化

B. 正交初始化

C. 零初始化

D. 均勻初始化

正確答案：B

答案解析：正交初始化有助于緩解梯度消失和爆炸問題。

8. 在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，當(dāng)環(huán)境的動(dòng)態(tài)模型未知時(shí)，哪種算法通常更適用？

A. 策略梯度算法

B. 基于模型的算法

C. 無模型的算法

D. 動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法

正確答案：C

答案解析：當(dāng)環(huán)境動(dòng)態(tài)模型未知時(shí)，無模型的算法通常更適用。

9. 以下哪種技術(shù)常用于解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的過擬合問題，同時(shí)不增加計(jì)算量？

A. 早停法

B. 正則化

C. 數(shù)據(jù)增強(qiáng)

D. 模型壓縮

正確答案：A

答案解析：早停法常用于解決過擬合問題且不增加計(jì)算量。

10. 對(duì)于圖像分類任務(wù)，Inception 模塊的主要作用是？

A. 增加網(wǎng)絡(luò)深度

B. 減少參數(shù)數(shù)量

C. 提取多尺度特征

D. 提高計(jì)算效率

正確答案：C

答案解析：Inception 模塊主要用于提取多尺度特征。

11. 以下哪種方法可以用于評(píng)估深度生成模型生成樣本的質(zhì)量和多樣性？

A. Inception Score

B. F1-Score

C. Precision

D. Recall

正確答案：A

答案解析：Inception Score 可用于評(píng)估生成樣本的質(zhì)量和多樣性。

12. 在自然語言處理中，使用預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行微調(diào)時(shí)，以下哪種策略可能導(dǎo)致災(zāi)難性遺忘？

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