《AI人工智能知識(shí)競(jìng)賽》題庫(kù)及答案100道（中等）-2
A. 元學(xué)習(xí)
B. 自監(jiān)督學(xué)習(xí)
C. 無監(jiān)督學(xué)習(xí)
D. 半監(jiān)督學(xué)習(xí)
正確答案：A
答案解析：元學(xué)習(xí)有助于模型在小樣本數(shù)據(jù)上更快更好地學(xué)習(xí)。
12. 在自然語言生成任務(wù)中，以下哪種評(píng)估指標(biāo)更關(guān)注生成文本的流暢性？
A. BLEU
B. ROUGE
C. Perplexity
D. METEOR
正確答案：C
答案解析：Perplexity 主要衡量語言模型預(yù)測(cè)下一個(gè)詞的不確定性，能反映生成文本的流暢性。
13. 以下哪種 AI 技術(shù)常用于圖像的語義分割？
A. U-Net
B. VGG
C. AlexNet
D. Inception
正確答案：A
答案解析：U-Net 是常用于圖像語義分割的模型架構(gòu)。
14. 當(dāng)處理不平衡數(shù)據(jù)集時(shí)，以下哪種方法可以提高少數(shù)類別的分類性能？
A. 過采樣
B. 欠采樣
C. 閾值移動(dòng)
D. 以上都是
正確答案：D
答案解析：過采樣增加少數(shù)類樣本，欠采樣減少多數(shù)類樣本，閾值移動(dòng)調(diào)整分類決策邊界，都可以提高不平衡數(shù)據(jù)集中少數(shù)類別的分類性能。
15. 以下哪個(gè)是深度學(xué)習(xí)中用于防止梯度消失或爆炸的機(jī)制？
A. 正則化
B. 批歸一化（Batch Normalization）
C. Dropout
D. 動(dòng)量（Momentum）
正確答案：B
答案解析：批歸一化有助于解決梯度消失或爆炸問題。
16. 在自然語言處理中，以下哪種模型能夠捕捉文本的雙向語義信息？
A. BiLSTM
B. Transformer
C. GPT
D. ELMO
正確答案：B
答案解析：Transformer 能夠同時(shí)處理文本的前向和后向信息，捕捉雙向語義。
17. 以下哪種方法可以用于評(píng)估 AI 模型的泛化能力？
A. 交叉驗(yàn)證
B. 留出法
C. A/B 測(cè)試
D. 以上都是
正確答案：D
答案解析：交叉驗(yàn)證、留出法和 A/B 測(cè)試都可用于評(píng)估模型的泛化能力。
18. 對(duì)于一個(gè)時(shí)間序列預(yù)測(cè)問題，以下哪種模型較為適用？
A. RNN
B. CNN
C. GAN
D. DBN
正確答案：A
答案解析：RNN 及其變體在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)問題上有優(yōu)勢(shì)。
19. 以下哪個(gè)不是 AI 中自動(dòng)特征工程的常用方法？
A. 主成分分析（PCA）
B. 線性判別分析（LDA）
C. 獨(dú)立成分分析（ICA）
D. 隨機(jī)森林特征重要性
正確答案：D
答案解析：隨機(jī)森林特征重要性主要用于評(píng)估特征的重要性，而非自動(dòng)特征工程。
20. 在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，Q-learning 算法通過估計(jì)什么來選擇動(dòng)作？
A. 狀態(tài)價(jià)值函數(shù)
B. 動(dòng)作價(jià)值函數(shù)
C. 策略函數(shù)
D. 獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)
正確答案：B
答案解析：Q-learning 算法通過估計(jì)動(dòng)作價(jià)值函數(shù)來選擇動(dòng)作。
21. 以下哪種模型常用于語音識(shí)別任務(wù)？
A. Hidden Markov Model (HMM)
B. Deep Belief Network (DBN)
C. Recurrent Neural Network (RNN)
D. Convolutional Neural Network (CNN)
正確答案：A
答案解析：HMM 在傳統(tǒng)語音識(shí)別中應(yīng)用廣泛。
22. 自然語言處理中的命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)通常使用以下哪種標(biāo)注方式？
B. 自監(jiān)督學(xué)習(xí)
C. 無監(jiān)督學(xué)習(xí)
D. 半監(jiān)督學(xué)習(xí)
正確答案：A
答案解析：元學(xué)習(xí)有助于模型在小樣本數(shù)據(jù)上更快更好地學(xué)習(xí)。
12. 在自然語言生成任務(wù)中，以下哪種評(píng)估指標(biāo)更關(guān)注生成文本的流暢性？
A. BLEU
B. ROUGE
C. Perplexity
D. METEOR
正確答案：C
答案解析：Perplexity 主要衡量語言模型預(yù)測(cè)下一個(gè)詞的不確定性，能反映生成文本的流暢性。
13. 以下哪種 AI 技術(shù)常用于圖像的語義分割？
A. U-Net
B. VGG
C. AlexNet
D. Inception
正確答案：A
答案解析：U-Net 是常用于圖像語義分割的模型架構(gòu)。
14. 當(dāng)處理不平衡數(shù)據(jù)集時(shí)，以下哪種方法可以提高少數(shù)類別的分類性能？
A. 過采樣
B. 欠采樣
C. 閾值移動(dòng)
D. 以上都是
正確答案：D
答案解析：過采樣增加少數(shù)類樣本，欠采樣減少多數(shù)類樣本，閾值移動(dòng)調(diào)整分類決策邊界，都可以提高不平衡數(shù)據(jù)集中少數(shù)類別的分類性能。
15. 以下哪個(gè)是深度學(xué)習(xí)中用于防止梯度消失或爆炸的機(jī)制？
A. 正則化
B. 批歸一化（Batch Normalization）
C. Dropout
D. 動(dòng)量（Momentum）
正確答案：B
答案解析：批歸一化有助于解決梯度消失或爆炸問題。
16. 在自然語言處理中，以下哪種模型能夠捕捉文本的雙向語義信息？
A. BiLSTM
B. Transformer
C. GPT
D. ELMO
正確答案：B
答案解析：Transformer 能夠同時(shí)處理文本的前向和后向信息，捕捉雙向語義。
17. 以下哪種方法可以用于評(píng)估 AI 模型的泛化能力？
A. 交叉驗(yàn)證
B. 留出法
C. A/B 測(cè)試
D. 以上都是
正確答案：D
答案解析：交叉驗(yàn)證、留出法和 A/B 測(cè)試都可用于評(píng)估模型的泛化能力。
18. 對(duì)于一個(gè)時(shí)間序列預(yù)測(cè)問題，以下哪種模型較為適用？
A. RNN
B. CNN
C. GAN
D. DBN
正確答案：A
答案解析：RNN 及其變體在處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)問題上有優(yōu)勢(shì)。
19. 以下哪個(gè)不是 AI 中自動(dòng)特征工程的常用方法？
A. 主成分分析（PCA）
B. 線性判別分析（LDA）
C. 獨(dú)立成分分析（ICA）
D. 隨機(jī)森林特征重要性
正確答案：D
答案解析：隨機(jī)森林特征重要性主要用于評(píng)估特征的重要性，而非自動(dòng)特征工程。
20. 在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，Q-learning 算法通過估計(jì)什么來選擇動(dòng)作？
A. 狀態(tài)價(jià)值函數(shù)
B. 動(dòng)作價(jià)值函數(shù)
C. 策略函數(shù)
D. 獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)
正確答案：B
答案解析：Q-learning 算法通過估計(jì)動(dòng)作價(jià)值函數(shù)來選擇動(dòng)作。
21. 以下哪種模型常用于語音識(shí)別任務(wù)？
A. Hidden Markov Model (HMM)
B. Deep Belief Network (DBN)
C. Recurrent Neural Network (RNN)
D. Convolutional Neural Network (CNN)
正確答案：A
答案解析：HMM 在傳統(tǒng)語音識(shí)別中應(yīng)用廣泛。
22. 自然語言處理中的命名實(shí)體識(shí)別任務(wù)通常使用以下哪種標(biāo)注方式？