人工智能核心算法考试题及参考答案
1、下列属于特征降维的方法有
A、主成分分析PCA
B、数据采样
C、正则化
D、最小二乘法
答案：A
2、下列哪些没有使用Anchorbox？（）
A、FasterRCNN
B、YOLOv1
C、YOLOv2
D、YOLOv3
答案：B
3、我们可以将深度学习看成一种端到端的学习方法，这里的端到端指的是
A、输入端-输出端
B、输入端-中间端
C、输出端-中间端
D、中间端-中间端
答案：A
4、对于图像数据，通常使用的模型是（）
A、循环神经网络
B、卷积神经网络
C、word2vec
D、bert
答案：B
5、下列哪个模型属于监督学习的方法（）
A、K-means
B、SVR
C、DBSCAN
D、以上都是
答案：B
6、faster-rcnn回归分支采用（）loss
A、L1
B、L2
C、Smooth L1
D、nan
答案：C
7、GoogLeNet从角度改进了之前的图像分类网络？
A、增加网络宽度
B、轻量化网络模型
C、改善网络退化现象
D、增加网络深度
答案：A
8、对于线性可分的数据，支持向量机的解决方式是（）
A、软间隔
B、硬间隔
C、核函数
D、以上选项均不正确
答案：B
9、半监督学习不包括
A、直推学习
B、纯半监督学习
C、主动学习
D、图半监督学习
答案：C
10、下列关于特征选择的说法错误的是(___)
A、可以提高特征关联性
B、可以减轻维数灾难问题
C、可以降低学习任务的难度
D、特征选择和降维具有相似的动机
答案：A
11、深度学习神经网络训练时需要大量的矩阵计算，一般我们需要配用硬件让计算机具备并行计算的能力，以下硬件设备可提供并行计算能力的是:
A、主板
B、内存条
C、GPU
D、CPU
答案：C
12、正则化是为了什么？（)
A、最小化错误率
B、正规化
C、防止过拟合
D、最大化过拟合
答案：C
13、在图搜索中，选择最有希望的节点作为下一个要扩展的节点，这种搜索方法叫做( )
A、宽度搜索
B、深度搜索
C、有序搜索
D、广义搜索
答案：C
14、当数据太大而不能同时在RAM中处理时，哪种梯度技术更有优势
A、全批量梯度下降
B、随机梯度下降
答案：B
15、在RNN中，目前使用最广泛的模型便是（）模型，该模型能够更好地建模长序列。
A、SLTM
B、SLMT
C、LSMT
D、LSTM
答案：D
16、马尔可夫预测模型是将时间序列看作一个过程，通过对事物不同状态的（）与状态之间转移概率的研究，确定状态变化趋势，预测事物的未来。
A、初始概率
B、结果概率
C、形成概率
答案：A
17、以下剪枝算法中性能最好的是
A、REP
B、IREP
C、RIPPER
D、CN2
答案：C
18、“文档”是待处理的数据对象，它由一组词组成，这些词在文档中不计顺序的额，例如一篇论文、一个网页都可以看做一个文档；这样的表示方式称为(___)？
A、语句
B、词袋
C、词海
D、词塘
答案：B
19、VGG模型于2014年被提出，是最流行的（）模型之一，在ImageNet比赛中，达到了To
p5错误率7.3%。
A、CNN
B、KNN
C、RNN
D、DNN
答案：A
20、支持向量机（SVM）中的代价参数C表示什么？（）
A、交叉验证的次数
B、用到的核函数
C、在分类准确性和模型复杂度之间的权衡
D、以上都不对
答案：C
21、下列哪一个不是神经网络的代表
A、卷积神经网络
B、递归神经网络
C、残差网络
D、xgboost 算法
答案：D
22、在选择神经网络的深度时，下面哪些参数需要考虑？ 1 神经网络的类型(如MLP,CNN) 2 输入数据 3 计算能力(硬件和软件能力决定) 4 学习速率 5 映射的输出函数
A、1,2,4,5
B、2,3,4,5
C、都需要考虑数据结构与算法论文
D、1,3,4,5
答案：C
23、下列关于LARS算法的说法正确的是(___)
A、每次选择一个与残差相关性最大的特征
B、是一种包裹式特征选择法
C、基于线性回归平绝对误差最小化
D、是通过对LASSO稍加修改而实现
答案：A
24、下列哪项不属于聚类算法（）

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