人工智能核心算法复习题含答案
一、单选题（共40题，每题1分，共40分）
1、假设我们有一个使用ReLU激活函数(ReLU activation function)的神经网络，假如我们把ReLU激活替换为线性激活，那么这个神经网络能够模拟出同或函数(XNOR function)吗
A、可以
B、不能
C、不好说
D、不一定
正确答案：B
2、EM算法是（）
A、半监督
B、都不是
C、有监督
D、无监督
正确答案：D
3、让学习器不依赖外界交互、自动地利用未标记样本来提升学习性能，就是(___)？
A、监督学习
B、倍监督学习
C、无监督学习
D、半监督学习
正确答案：D
4、YOLOv3在coco数据集上聚类了（）个矛框？
A、9
B、nan
C、80
D、3
正确答案：A
5、在一个神经网络中，知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果知道了神经元准确的权重和偏差，便可以近似任何函数，但怎么获知每个神经的权重和偏移呢？
A、以上都不正确的
B、搜索每个可能的权重和偏差组合，直到得到最佳值
C、随机赋值，听天由命
D、赋予一个初始值，然后检查跟最佳值的差值，不断迭代调整权重
正确答案：D
6、执行完语句X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( ... iris.data, iris.target, test_size=0.4, random_state=0),训练集占比多少?
A、50%
B、70%
C、60%
D、40%
正确答案：C
7、如果一个模型在测试集上偏差很大，方差很小，则说明该模型?
A、过拟合
B、刚好拟合
C、可能过拟合可能欠拟合
D、欠拟合
正确答案：C
8、下列哪个神经网络结构会发生权重共享
A、卷积神经网络
正则化回归算法B、循环神经网络
C、全连接神经网络
D、卷积和循环神经网络
正确答案：D
9、混沌度(Perplexity)是一种常见的应用在使用深度学习处理NLP问题过程中的评估技术，关于混沌度，哪种说法是正确的？
A、混沌度越高越好
B、混沌度对于结果的影响不一定
C、混沌度没什么影响
D、混沌度越低越好
正确答案：D
10、关于递归函数基例的说明，以下选项中错误的是
A、递归函数的基例不再进行递归
B、每个递归函数都只能有一个基例
C、递归函数的基例决定递归的深度
D、递归函数必须有基例
正确答案：B
11、通过以下哪些指标我们可以在层次聚类中寻两个集之间的差异？（）
A、以上都行
B、均链接
C、单链接
D、全链接
正确答案：A
12、考虑以下问题： 假设我们有一个5层的神经网络，这个神经网络在使用一个4GB显存显卡时需要花费3个小时来完成训练。而在测试过程中，单个数据需要花费2秒的时间。 如果我们现在把架构变换一下，当评分是0.2和0.3时，分别在第2层和第4层添加Dropout，那么新架构的测试所用时间会变为多少？
A、仍是2s
B、大于2s
C、少于2s
D、说不准
正确答案：A
13、优化器是训练神经网络的重要组成部分，使用优化器的目的不包含以下哪项:
A、避过过拟合问题
B、避过局部极值
C、减少手工参数的设置难度
D、加快算法收敛速度
正确答案：A
14、关于线性回归的描述,以下说法正确的有（）
A、基本假设包括随机干扰项是均值为0的同方差正态分布
B、基本假设包括不服从正态分布的随机干扰项
C、多重共线性会使得参数估计值方差减小
D、基本假设包括随机干扰项是均值为0,方差为1的标准正态分布
正确答案：A
15、K折法是下列哪个函数？
A、LeaveOneOut
B、RepeatedKFold
C、KFold
正确答案：C
16、下列哪个函数不可以做非线性激活函数？（）
A、y = sin(x)
B、y = tanh(x)
C、y = 2x
D、y = max(x,0)
正确答案：C
17、激活函数对于神经网络模型学习、理解非常复杂的问题有着重要的作用，以下关于激活函数说法正确的是
A、激活函数都是线性函数
B、激活函数都是非线性函数
C、激活函数大多数是非线性函数，少数是线性函数

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