人工智能核心算法模拟题+答案
1、以才哪种组合在CNN不常见
A、conv+relu
B、conv+relu+pool
C、conv+relu+pool+fc
D、conv+k-means
答案：D
2、网络训练时，常会遇到很多问题，对于梯度消失问题，我们可以通过选择使用以下哪种函数减轻该问题?
A、Relu 函数
B、Sigmoid 函数
C、tanh 函数
D、Softsign 函数
答案：A
3、在卷积神经网络中，要求输入尺寸必须固定的层是？（）
A、卷积层
B、全连接层
正则化可理解为一种罚函数法C、池化层
D、以上都不是
答案：B
4、K-Means 算法无法聚以下哪种形状的样本
A、圆形分布
B、螺旋分布
C、带状分布
D、凸多边形分布
答案：B
5、DSSM模型总的来说可以分成哪几层结构，分别是（）
A、表示层、匹配层
B、输入层、匹配层
C、输入层、表示层
D、输入层、表示层和匹配层。
答案：D
6、以下关于最大似然估计MLE的说法正确的是
A、MLE中加入了模型参数本身的概率分布
B、MLE认为模型参数本身概率是不均匀的
C、MLE体现了贝叶斯认为参数也是随机变量的观点
D、MLE是指出一组参数，使得模型产生出观测数据的概率最大
答案：D
7、关于循环神经网络以下说法错误的是?
A、循环神经网络可以根据时间轴展开
B、LSTM 无法解决梯度消失的问题
C、LSTM 也是一种循环神经网络
D、循环神经网络可以简写为 RNN
答案：B
8、FPN中根据ROI的（）来分配所属层级？
A、分类分数
B、最大边长度
C、面积
D、nan
答案：C
9、代码arr1=np.array（[[1,2,3],[4,5,6]]）;print（（arr1**2）[1,1]）的输出是（）？
A、5
B、25
C、6
D、26
答案：B
10、Softmax算法中温度趋近于0时Softmax将趋于(___)
A、仅探索
B、仅利用
C、全探索
D、全利用
答案：B
11、DBSCAN在最坏情况下的时间复杂度是（ ）。
A、Om
B、Om2
C、Olog m
D、Om*log m
答案：B
12、池化层一般接在哪种网络层之后
A、输入层
B、输出层
C、卷积层
D、全连接层
答案：C
13、下面哪项操作能实现跟神经网络中Dropout的类似效果？
A、Boosting
B、Bagging
C、Stacking
D、Mapping
答案：B
14、根据边的性质不同，概率图模型可大致分为两类：第一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系，称为(___)；第二类是使用无向图表示变量间的相关关系，称为无向图模型或马尔可夫网（Markovnetwork）。
A、贝叶斯网
B、拉普拉斯网
C、帕斯卡网
D、塞缪尔网
答案：A
15、随着句子的长度越来越多，神经翻译机器将句意表征为固定维度向量的过程将愈加困难，为了解决这类问题，下面哪项是我们可以采用的？
A、使用递归单元代替循环单元
B、使用注意力机制attention mechanism
C、使用字符级别翻译character level translation
D、所有选项均不对
答案：B
16、Iou表示的是（）
A、两个框之间的重叠程度
B、两个框的总面积
C、两个框的相对大小
D、一个框面积与周长比值
答案：A
17、在ε-greedy策略当中,ε的值越大,表示采用随机的一个动作的概率越(),采用当前Q函数值最大的动作的概率越()。
A、大
小
B、大
大
C、小
小
D、小
大
答案：A
18、LARS属于哪种特征选择方法(___)
A、包裹式
B、启发式
C、嵌入式
D、过滤式
答案：C
19、以下哪个关于监督式学习的说法是正确的?
A、决策树是一种监督式学习
B、监督式学习不可以使用交叉验证进行训练
C、监督式学习是一种基于规则的算法
D、监督式学习不需要标签就可以训练
答案：A
20、SVM的基本思想是间隔最大化来得到最优分离（）
A、超平面
B、分离间隔
C、分离曲线
D、分离平面
答案：A
21、关于竞争型学习算法描述错误的是(___)
A、是一种监督学习策略；

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