人工智能深度学习技术练习(试卷编号242)说明：答案和解析在试卷最后1.[单选题]手写字识别模型中，输入层的节点个数为（）A)28B)784C)1024D)5762.[单选题]在keras的自带模型中， Xception V1 模型的默认输入尺寸是（）A)229x229B)299x299C)224x224D)244x2443.[单选题]训练神经网络可以修改的参数有（）。A)学习速率B)梯度下降参数...

人工智能自然语言技术练习(习题卷25)第1部分：单项选择题，共43题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]relu()激活函数的作用是将大于0的数保持不变，小于（）的数输出为0A)-1B)0C)1D)x答案:B解析:2.[单选题]Relu的求导非常简单所以速度快，它正半区的求导之后是多少A)0B)0.25C)1D)-1答案:C正则化描述正确的是解析:3.[单选题]已知一个单层神...

HCIA人工智能3.0 题库1、人工智能的三个阶段包含了计算智能、() 、认知智能。 ——[单选题]A 弱人工智能B 感知智能C 行为智能D 强人工智能 正确答案：B                2、下列选项中不属于华为全栈解决方案范畴的是? ——[单选题]A 应用使能B 边缘计算C 开源框架D 芯片使能 正确答案：...

2023年《人工智能》现代科技知识考试题与答案目录简介一、单选题：共40题二、多选题：共20题三、判断题：共26题一、单选题1、下列哪部分不是专家系统的组成部分？A .用户B.综合数据库C.推理机D.知识库正确答案：A解析：《人工智能导论》（第4版）作者：王万良出版社: 高等教育出版社2、下列哪个神经网络结构会发生权重共享？A.卷积神经网络B.循环神经网络C.全连接神经网络D. A 和 正则化描述...

选择题：在机器学习项目中，数据预处理的主要目的是什么？A. 提高模型的准确率（正确答案）B. 减少模型的训练时间C. 增加数据的维度D. 简化模型的结构下列哪项不是深度学习模型的一种？A. 卷积神经网络（CNN）B. 循环神经网络（RNN）C. 支持向量机（SVM）（正确答案）D. 生成对抗网络（GAN）在进行模型训练时，为了防止过拟合，可以采取以下哪种策略？A. 增加训练数据的数量（正确答案）B...

一、填空题1.‌卷积层的输出通常由3个量来控制，它们分别是深度、步幅和（        ）。正确答案：补零正则化描述正确的是2.‎深度神经网络和浅度神经网络模型具有相似的结构，由输入层、输出层和(        )构成。正确答案：隐层3.‍我们将在深度网络学习的训练过程中，对于神经网络单元，按照一定的概率将其暂时从网...

如何使用深度学习进行机器学习模型的训练深度学习是人工智能领域中的一个重要分支，它通过构建多层神经网络来模拟人脑的工作原理，以实现对大规模数据进行学习和处理的能力。在机器学习领域，深度学习已经成为许多任务的首选方法，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。本文将介绍如何使用深度学习进行机器学习模型的训练。首先，进行深度学习模型的训练之前，我们需要准备训练数据。数据的质量对于训练模型的性能有着至关重要的...

损失函数设计    损失函数在机器学习研究中拥有重要作用，它可以帮助研究人员记录与预测准确度相关的性能指标，并帮助它们在实践中快速改进模型。一个有效损失函数的设计是一项复杂的任务，也是机器学习和深度学习的一个核心挑战。    本文将介绍损失函数的概念，以及损失函数设计中的常见技术：损失函数的可视化，损失函数的反向传播，损失函数的正则化和正则化参数等。最后，将...

机器学习算法中的特征选择方法简介随着大数据时代的到来，机器学习算法已经被广泛应用于各个领域。然而，在应用机器学习算法之前，我们需要对数据进行预处理，其中最重要的一步就是特征选择。特征选择是指选择对分类或回归任务有重要作用的特征，同时去除那些无关或冗余的特征，从而提高学习算法的性能。本文将介绍机器学习算法中的几种常用特征选择方法。1. Filter方法Filter方法是一种直接将特征与目标变量之间的...

模型蒸馏的使用中的模型选择和模型学习模型蒸馏是一种用于提高模型性能和减少计算资源消耗的技术。在实际应用中，模型选择和模型学习是影响模型蒸馏效果的两个重要因素。在本文中，将从模型选择和模型学习两个方面进行深入探讨。模型选择在进行模型蒸馏之前，首先需要选择一个合适的教师模型和学生模型。教师模型通常是一个大型、复杂的深度神经网络模型，它能够拟合复杂的数据分布并提供高度准确的预测结果。而学生模型则是一个轻...

基于深度学习的新闻文本分类系统一、本文概述随着信息技术的快速发展和大数据时代的到来，新闻文本数据呈现出爆炸性增长的趋势。如何从海量的新闻文本中快速、准确地提取出有价值的信息，成为当前研究的热点之一。新闻文本分类作为一种有效的信息处理方法，能够将新闻文本按照不同的主题或类别进行划分，从而帮助用户更好地理解和利用新闻信息。近年来，深度学习技术在自然语言处理领域取得了显著的进展，为新闻文本分类提供了新的...

集成学习1.集成学习简介1）通过构建并结合多个学习器来完成学习任务： 先产生一组“个体学习器”(individual learner),再用某种策略将它们结合起来。其中每个IL由一个现有的学习算法从训练数据中产生，如：C4.5决策树算法、BP神经网络等。 2）性能：集成学习器的能力和个体学习器有很大关系，个体学习器本身在具有一定“准确性”的同时，还要有“多样性”，学习器间要具有差异。 产...

人工智能自然语言技术练习(习题卷13)第1部分：单项选择题，共45题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]关于梯度下降是一个什么样的算法，什么样的思想，下列说法正确的是A)迭代优化B)一次求解C)求解函数最大值D)迭代求代价函数最小值答案:A解析:2.[单选题]下列 Python 中的预定义字符描述正确的是( )。A)\w：与\W 反义，非数字、非字母和非字B)\s：空白字符C...

人工智能基础概念习题（含答案）一、单选题（共60题，每题1分，共60分）1、在数据产品研发的过程中，以下()属于低层次数据。A、一次数据B、三次数据C、二次数据D、零次数据正确答案：D2、在人工神经网络算法中，不属于实现“人工神经元”的方法的有()。A、感知器B、线性单元C、Sigmoid单元D、Untied单元正确答案：D3、下列哪项不是构建知识图谱用到的主要技术（）A、关系抽取B、命名实体识别...

机器学习黄海⼴⽼师期末考试-答题记录（得分100分）机器学习期末考试得分：100分(欢迎讨论评论)1.单选(2分)⼀监狱⼈脸识别准⼊系统⽤来识别待进⼊⼈员的⾝份，此系统⼀共包括识别4种不同的⼈员：狱警，⼩偷，送餐员，其他。下⾯哪种学习⽅法最适合此种应⽤需求：A.K-means聚类问题B.回归问题C.⼆分类问题√ D.多分类问题2.单选(2分)以下哪种技术对于减少数据集的维度会更好？√ A.删除缺少...

第3章基本概念本章介绍机器学习中的常用概念，包括算法的分类，算法的评价指标，以及模型选择问题。按照样本数据是否带有标签值，可以将机器学习算法分为有监督学习与无监督学习。按照标签值的类型，可以将有监督学习算法进一步细分为分类问题与回归问题。按照求解的方法，可以将有监督学习算法分为生成模型与判别模型。比较算法的优劣需要使用算法的评价指标。对于分类问题，常用的评价指标是准确率；对于回归问题，是回归误差。...

反向传播算法中的变分自编码器网络设计一、引言在机器学习和深度学习领域，变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）是一种经典的生成模型，它通过学习数据的潜在空间表示来实现数据的生成和重构。在反向传播算法中，变分自编码器网络设计是一项重要的研究课题，本文将就此展开讨论。二、变分自编码器原理变分自编码器是一种基于神经网络的生成模型，它由两部分组成：编码器和解码器。编码器将输入...

68备件需求预测方法研究备件需求预测方法研究*Research on Spare Parts Dema n d Forecasti ng Method龙灏向静文晋旭博（北京交通大学，北京100044）摘要：备件在各领域中都起着至关重要的作用，对企业各种备件需求的可靠预测可以节约成本，提升企业的经济效益。研究采用随机森林、线性回归、XGBoost、AdaBoost、梯度提升树和模型融合6种算法，根据...

人工智能机器学习技术练习(试卷编号1121)1.[单选题]混淆矩阵对角线上的值()A)越大越好B)越小越好C)无所谓大小答案:A解析:2.[单选题]样本生成的目的是为了()A)样本准确性B)样本完整性C)样本可信性答案:B解析:3.[单选题]支持向量机可以解决()A)分类问题B)回归问题C)分类问题和回归问题答案:C解析:4.[单选题]分类模型评估指标中的召回率如何计算()A)(TP+TN)(P+...

一、概述在深度学习中，损失函数是评估模型预测和实际标签之间差异的重要指标。在训练神经网络时，优化器通过最小化损失函数来调整模型参数，使得模型能够更好地拟合训练数据并且泛化到新的数据上。在这个过程中，辅助损失函数（auxiliary loss）作为一种常见的技术，在某些情况下可以帮助提高模型的性能和稳定性。二、辅助损失函数介绍辅助损失函数是指在神经网络中引入额外的损失函数，通常是在中间层或者多个层的...

矩阵分解 拉普拉斯正则 概述及解释说明1. 引言1.1 概述矩阵分解是一种重要的数学方法，用于将一个复杂的矩阵分解为多个简化的子矩阵，以便更好地理解和处理数据。而拉普拉斯正则作为一种常见的正则化技术，则广泛应用于机器学习、数据挖掘等领域。该正则化方法在保持模型泛化能力的同时，能够降低模型的过拟合风险。1.2 文章结构本文将首先介绍矩阵分解的定义和背景知识，包括常见的矩阵分解方法及其应用领域。接着，...

机器学习的四大核心算法解析机器学习是人工智能领域的一个重要分支，通过让计算机具备自主学习和预测能力，使其能够根据过去的经验提供准确的决策和预测。在机器学习领域中，有四种核心算法起到了至关重要的作用，它们分别是监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。以下将对这四大核心算法进行详细解析。一、监督学习监督学习是机器学习中最常见和最基础的算法之一。它是通过使用带有标签的训练数据来训练模型，并通过已知的...

大 连 理 工 大 学企业专业实践报告学 部(院）: 信息与通信工程学院 专      业：    学 生 姓 名：            学      号：          指 导 教 师：&nb...

机器学习任务中常见的方法有：决策树学习，关联规则学习，人工神经网络，深度学习，归纳逻辑设计，支持向量机，聚类，贝叶斯网络，强化学习，表示学习，相似度和度量学习，稀疏字典学习，遗传算法等。一、决策树学习决策树学习就是根据数据的属性采用树状结构建立的一种决策模型，可以用此模型解决分类和回归问题。常见的算法包括CART，ID3，C4.5等。可以根据数据集来构建一颗决策树，他的重要任务就是根据数据中所蕴含...

人工智能机器学习技术练习(习题卷16)第1部分：单项选择题，共58题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]在分类中的“设备故障/异常检测”场景下，指标()要首先满足接近100%A)accuracyB)specificityC)recall答案:C解析:2.[单选题]强化学习属于()的一种A)无监督学习B)机器学习C)监督学习答案:B解析:3.[单选题]OpenCV提供图像文件读...

基于增量学习的在线模型更新与优化随着大数据时代的到来，各行各业越来越依赖于机器学习和人工智能技术。在许多应用领域，如推荐系统、广告点击预测、金融风控等，在线学习已经成为了一种常见的模型更新和优化方式。而基于增量学习的在线模型更新与优化方法就是其中的一种重要手段。1. 增量学习的概念与优势增量学习（incremental learning）是机器学习领域的一个重要研究方向，它与传统的批量学习（bat...

人工智能机器学习技术练习(试卷编号2121)1.[单选题]关于回归问题，说法正确的是()A)可以不需要labelB)label列是连续型C)属于无监督学习答案:B解析:2.[单选题]关于线性回归算法，说法正确的是()A)在高维空间中求解一个线性方程的系数组合B)对异常值不敏感C)无需对数据做标准化处理答案:A解析:3.[单选题]回归问题的评价指标中MAE是指()A)均方根误差B)均方误差C)平均绝...

强化学习算法中的稀疏表示学习方法详解强化学习是一种机器学习领域的方法，其目的是通过与环境的交互来学习如何做出最优的决策。在强化学习中，稀疏表示学习方法被广泛应用，它通过学习环境中的稀疏特征来提高学习效率和泛化能力。本文将详细介绍强化学习算法中的稀疏表示学习方法，包括其原理、算法和应用。1. 稀疏表示学习的原理稀疏表示学习是一种通过学习数据的稀疏表示来提取数据特征的方法。在强化学习中，环境的状态通常...

如何处理高维数据在机器学习中的应用技巧与模型优化策略随着数据科学和机器学习的快速发展，我们面临的数据集的维度越来越高。高维数据给我们带来了更复杂的问题和挑战。在处理高维数据时，我们需要采用一些特定的技巧和模型优化策略来应对这些挑战。本文将探讨一些处理高维数据的常见应用技巧和模型优化策略。1. 数据降维技术高维数据经常伴随着维度灾难，即维度增加会导致样本稀疏性的增加。因此，降低数据的维度是处理高维数...

人工智能机器学习技术练习(习题卷23)说明：答案和解析在试卷最后第1部分：单项选择题，共58题，每题只有一个正确答案，多选或少选均不得分。1.[单选题]在回归模型中，下列哪一项在权衡欠拟合（under-fitting）和过拟合（over-fitting）中影响最大？A)多项式阶数B)更新权重 w 时，使用的是矩阵求逆还是梯度下降C)使用常数项2.[单选题]如果SVM模型欠拟合, 以下方法哪些可以改...