《Al人工智能知識(shí)競(jìng)賽》題庫及答案100道（困難）

1.在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，策略梯度定理基于以下哪個(gè)概念？

A.貝爾曼方程

B.信息病

C.對(duì)數(shù)似然

D.哈密頓原理

正確答案：C

答案解析：策略梯度定理基于對(duì)數(shù)似然的概念。

2.對(duì)于變分自編碼器（VAE）,其潛在空間的分布通常假設(shè)為？

A.正態(tài)分布

B.均勻分布

C.泊松分布

D.指數(shù)分布

正確答案：A

答案解析：VAE的潛在空間分布通常假設(shè)為正態(tài)分布。

3.以下哪種方法在處理高維稀疏數(shù)據(jù)的分類問題時(shí)表現(xiàn)較好？

A.隨機(jī)森林

B.支持向量機(jī)

C.多層感知機(jī)

D.邏輯回歸

正確答案：A

答案解析：隨機(jī)森林在處理高維稀疏數(shù)據(jù)的分類問題時(shí)相對(duì)表現(xiàn)

較好。

4.在自然語言處理中，注意力機(jī)制最初應(yīng)用于哪種模型？

A.Transformer

B.LSTM

C.GRIJ

D.CNN

正確答案：A

答案解析：注意力機(jī)制最初應(yīng)用于Transformer模型。

5.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）中的判別器優(yōu)化目標(biāo)可以等價(jià)于最小化

以下哪種損失？

A.交叉嫡損失

B.均方誤差損失

C.絕對(duì)值損失

D.對(duì)數(shù)損失

正確答案：A

答案解析：GAN中的判別器優(yōu)化目標(biāo)可等價(jià)于最小化交叉病損失。

6.以下哪種模型在處理序列到序列的學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)，能夠更好地

捕捉長(zhǎng)期依賴關(guān)系？

A.門控循環(huán)單元（GRU）

B.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）

C.簡(jiǎn)單循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）

D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）

正確答案：B

答案解析：LSTM在處理序列到序列學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)，能更好地捕捉

長(zhǎng)期依賴關(guān)系。

7.對(duì)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，以下哪種初始化方法有助于緩解

梯度消失和爆炸問題？

A.隨機(jī)初始化

B.正交初始化

C.零初始化

D.均勻初始化

正確答案：B

答案解析：正交初始化有助于緩解梯度消失和爆炸問題。

8.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，當(dāng)環(huán)境的動(dòng)態(tài)模型未知時(shí)，哪種算法通常更

適用？

A.策略梯度算法

B.基于模型的算法

C.無模型的算法

D.動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法

正確答案：C

答案解析：當(dāng)環(huán)境動(dòng)態(tài)模型未知時(shí)，無模型的算法通常更適用。

9.以下哪種技術(shù)常用于解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的過擬合問題，同

時(shí)不增加計(jì)算量？

A.早停法

B.正則化

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

D.模型壓縮

正確答案：A

答案解析：早停法常用于解決過擬合問題且不增加計(jì)算量。

10.對(duì)于圖像分類任務(wù)，Inception模塊的主要作用是？

A.增加網(wǎng)絡(luò)深度

B.減少參數(shù)數(shù)量

C.提取多尺度特征

D.提高計(jì)算效率

正確答案：C

答案解析：Inception模塊主要用于提取多尺度特征。

11.以下哪種方法可以用于評(píng)估深度生成模型生成樣本的質(zhì)量

和多樣性？

A.InceptionScore

B.Fl-Score

C.Precision

D.Recall

正確答案：A

答案解析：InceptionScore可用于評(píng)估生成樣本的質(zhì)量和多樣

性。

12.在自然語言處理中，使用預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行微調(diào)時(shí)，以下

哪種策略可能導(dǎo)致災(zāi)難性遺忘？

A.隨機(jī)初始化微調(diào)層

B.固定預(yù)訓(xùn)練模型的部分參數(shù)

C.完全重新訓(xùn)練所有參數(shù)

D.逐漸減少學(xué)習(xí)率

正確答案：C

答案解析：完全重新訓(xùn)練所有參數(shù)可能導(dǎo)致災(zāi)難性遺忘。

13.以下哪種模型架構(gòu)在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集時(shí)表現(xiàn)出色，且

具有較高的計(jì)算效率？

A.ResNet

B.VGG

C.AlexNet

D.GoogLeNet

正確答案：A

答案解析：ResNet在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)集時(shí)表現(xiàn)出色且計(jì)算

效率較高。

14.對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的連續(xù)控制問題，以下哪種算法通常被采

用？

A.DQN

B.A2C

C.DDPG

D.SARSA

正確答案：C

答案解析：DDPG通常用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的連續(xù)控制問題。

15.以下哪種技術(shù)可以使深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入的微小擾動(dòng)具有

魯棒性？

A.對(duì)抗訓(xùn)練

B.模型融合

C.超參數(shù)調(diào)整

D.特征選擇

正確答案：A

答案解析：對(duì)抗訓(xùn)練可使深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入擾動(dòng)更魯棒°

16.在自然語言生成任務(wù)中，以下哪種方法可以提高生成文本的

連貫性？

A.引入主題模型

B.使用束搜索

C.增加層數(shù)

D.減少神經(jīng)元數(shù)量

正確答案：B

答案解析：使用束搜索可以提高生成文本的連貫性。

17.以下哪種方法常用于解決深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的探索與利用權(quán)

衡問題？

A.湯普森采樣

B.上置信界算法

C.e貪婪策咯

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：湯普森采樣、上置信界算法和貪婪策略都常用于

解決探索與利用權(quán)衡問題。

18.對(duì)于多模態(tài)學(xué)習(xí)，以下哪種融合方式在早期階段較為常見？

A.特征級(jí)融合

B.決策級(jí)融合

C.模型級(jí)融合

D.以上都不是

正確答案：A

答案解析：特征級(jí)融合在多模態(tài)學(xué)習(xí)的早期階段較為常見。

19.以下哪種模型在處理具有層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)較好？

A.層次化注意力網(wǎng)絡(luò)

B.膠囊網(wǎng)絡(luò)

C.圖卷積網(wǎng)絡(luò)

D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

正確答案：A

答案解析：層次化注意力網(wǎng)絡(luò)在處理具有層次結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)

較好。

20.在遷移學(xué)習(xí)中，當(dāng)源域和目標(biāo)域的數(shù)據(jù)分布差異較大時(shí)，以

下哪種方法可能更有效？

A.實(shí)例遷移

B.特征遷移

C.模型遷移

D.關(guān)系遷移

正確答案：B

答案解析：當(dāng)數(shù)據(jù)分布差異較大時(shí)，特征遷移可能更有效。

21.以下哪種優(yōu)化算法在處理大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型時(shí)收斂速度

較快？

A.隨機(jī)梯度下降(SGD)

B.自適應(yīng)矩估計(jì)(Adam)

C.4頓法

D.共軻梯度法

正確答案：B

答案解析：Adam在處理大規(guī)模模型時(shí)收斂速度較快0

22.對(duì)于自然語言處理中的語義表示學(xué)習(xí)，以下哪種方法能夠捕

捉上下文的動(dòng)態(tài)變化？

A.靜態(tài)詞向量

B.動(dòng)態(tài)詞向量

C.詞袋模型

D.主題模型

正確答案：B

答案解析：動(dòng)態(tài)詞向量能夠捕捉上下文的動(dòng)態(tài)變化。

23.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪種情況適合使用基于價(jià)值的方法?

A.動(dòng)作空間較大

B.動(dòng)作空間較小

C.環(huán)境模型復(fù)雜

D.環(huán)境模型簡(jiǎn)單

正確答案：B

答案解析：動(dòng)作空間較小時(shí)適合使用基于價(jià)值的方法。

24.以下哪種模型常用于圖像的實(shí)例分割任務(wù)？

A.MaskR-CNN

B.FasterR-CNN

C.YOLO

D.SSD

正確答案：A

答案解析：MaskR-CNN常用于圖像的實(shí)例分割任務(wù)。

25.對(duì)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的壓縮，以下哪種方法可以在不損失太多

精度的情況下大幅減少參數(shù)數(shù)量？

A.剪枝

B.量化

C.知識(shí)蒸播

D.低秋分解

正確答案：A

答案解析：剪枝可以在不損失太多精度的情況下大幅減少參數(shù)數(shù)

量一。

26.在自然語言處理中，以下哪種模型可以同時(shí)對(duì)文本進(jìn)行分類

和標(biāo)記？

A.條件隨機(jī)場(chǎng)(CRF)

B.隱馬爾可夫模型(HMM)

C.雙向長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(BiLSTM)結(jié)合CRF

D.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)

正確答案：C

答案解析：BiLSTM結(jié)合CRF可以同時(shí)對(duì)文本進(jìn)行分類和標(biāo)記。

27.以下哪種技術(shù)可以用于提高生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的訓(xùn)練穩(wěn)

定性？

A.梯度懲罰

B.標(biāo)簽平滑

C.層歸一化

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：梯度懲罰、標(biāo)簽平滑和層歸一化都可用于提高GAN的

訓(xùn)練穩(wěn)定性。

28.在多任務(wù)學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以有效地共享模型參數(shù)？

A.硬參數(shù)共享

B.軟參數(shù)共享

C.任務(wù)特定參數(shù)

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：硬參數(shù)共享、軟參數(shù)共享和任務(wù)特定參數(shù)都可用于多

任務(wù)學(xué)習(xí)中的參數(shù)共享。

29.對(duì)于時(shí)間序列預(yù)測(cè)問題，以下哪種深度學(xué)習(xí)模型能夠自動(dòng)學(xué)

習(xí)特征表示？

A.多層感知機(jī)

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

正確答案：C

答案解析：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)時(shí)間序列的特征表示。

30.以下哪種方法可以用于解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的梯度消失問

題，同時(shí)保持模型的表達(dá)能力？

A.殘差連接

B.正則化

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

D.模型融合

正確答案：A

答案解析：殘差連接可以解決梯度消失問題并保持模型表達(dá)能力。

31.在自然語言處理中，以下哪種模型能夠處理變長(zhǎng)的輸入序列,

并對(duì)每個(gè)位置的信息進(jìn)行全局建模？

A.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.注意力機(jī)制

D.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

正確答案：C

答案解析：注意力機(jī)制能夠處理變長(zhǎng)輸入序列并進(jìn)行全局建模。

32.對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略優(yōu)化，以下哪種方法可以降低方差？

A.優(yōu)勢(shì)函數(shù)估計(jì)

B.策略梯度估計(jì)

C.價(jià)值函數(shù)估計(jì)

D.動(dòng)作值函數(shù)估計(jì)

正確答案：A

答案解析：優(yōu)勢(shì)函數(shù)估計(jì)可以降低策略優(yōu)化中的方差。

33.以下哪種模型在處理圖像分類任務(wù)時(shí)，對(duì)圖像的平移、旋轉(zhuǎn)

和縮放具有不變性？

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.多層感知機(jī)

D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

正確答案：A

答案解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)圖像的平移、旋轉(zhuǎn)和縮放具有不變性。

34.在多模態(tài)融合中，以下哪種方法可以處理不同模態(tài)數(shù)據(jù)的異

步性？

A.基于注意力的融合

B.基于特征拼接的融合

C.基于加權(quán)求和的融合

D.基于核函數(shù)的融合

正確答案：A

答案解析：基于注意力的融合可以處理多模態(tài)數(shù)據(jù)的異步性。

35.以下哪種技術(shù)可以用于提高深度生成模型的生成多樣性？

A.引入噪聲

B.增加模型復(fù)雜度

C.調(diào)整訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：引入噪聲、增加模型復(fù)雜度和調(diào)整訓(xùn)練數(shù)據(jù)分布都可

提高生成多樣性。

36.在自然語言處理中，以下哪種方法可以用于解決一詞多義的

問題？

A.詞向量平均

B.上下文詞向量

C.詞性標(biāo)注

D.命名實(shí)體識(shí)別

正確答案：B

答案解析：上下文詞向量可以用于解決一詞多義問題。

37.對(duì)于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的連續(xù)動(dòng)作空間，以下哪種策略網(wǎng)絡(luò)輸

出的是動(dòng)作的概率分布？

A.確定性策略網(wǎng)絡(luò)

B.隨機(jī)性策略網(wǎng)絡(luò)

C.價(jià)值網(wǎng)絡(luò)

D.以上都不是

正確答案：B

答案解析：隨機(jī)性策略網(wǎng)絡(luò)榆出動(dòng)作的概率分布3

38.以下哪種模型在處理圖像生成任務(wù)時(shí)，可以通過逐步細(xì)化生

成高分辨率的圖像？

A.自回歸模型

B.變分自編碼器

C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

D.級(jí)聯(lián)生成網(wǎng)絡(luò)

正確答案：D

答案解析：級(jí)聯(lián)生成網(wǎng)絡(luò)可以逐步細(xì)化生成高分辨率圖像。

39.在遷移學(xué)習(xí)中，以下哪種情況會(huì)導(dǎo)致負(fù)遷移？

A.源域和目標(biāo)域相似性過高

B.源域和目標(biāo)域相似性過低

C.模型過于復(fù)雜

D.數(shù)據(jù)量過大

正確答案：B

答案解析：源域和目標(biāo)域相似性過低可能導(dǎo)致負(fù)遷移。

40.以下哪種方法可以用于評(píng)估自然語言處理模型的泛化能

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)估模型泛

化能力。

41.對(duì)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性，以下哪種方法通過分析神經(jīng)

元的激活情況來理解模型決策？

A.特征可視化

B.敏感性分析

C.梯度計(jì)算

D.以上都是

正確答案：A

答案解析：特征可視化通過分析神經(jīng)元激活情況來理解模型決策。

42.在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪種算法結(jié)合了策略梯度和價(jià)值函數(shù)的

優(yōu)勢(shì)？

A.A3C

B.DQN

C.TD3

D.Sarsa

正確答案：C

答案解析：TD3結(jié)合了策略梯度和價(jià)值函數(shù)的優(yōu)勢(shì)。

43.以下哪種模型在處理文本分類任務(wù)時(shí)，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)文本的

層次結(jié)構(gòu)表示？

A.層次化注意力網(wǎng)絡(luò)

B.膠囊網(wǎng)絡(luò)

C.圖卷積網(wǎng)絡(luò)

D.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)

正確答案：A

答案解析：層次化注意力網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)文木的層次結(jié)構(gòu)表示。

44.對(duì)于多模態(tài)學(xué)習(xí)中的跨模態(tài)檢索，以下哪種方法通過學(xué)習(xí)公

共的潛在空間來實(shí)現(xiàn)？

A.對(duì)抗學(xué)習(xí)

B.自監(jiān)督學(xué)習(xí)

C.度量學(xué)習(xí)

D.以上都是

正確答案：C

答案解析：度量學(xué)習(xí)通過學(xué)習(xí)公共潛在空間實(shí)現(xiàn)跨模態(tài)檢索。

45.以下哪種技術(shù)可以用于解決生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)訓(xùn)練中的

模式崩潰問題？

A.條件生成

B.正則化

C.模型集成

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：條件生成、正則化和模型集成都可解決GAN的模式

崩潰問題。

46.在自然語言處理中，以下哪種方法可以用于捕捉長(zhǎng)距離的依

賴關(guān)系，同時(shí)降低計(jì)算復(fù)雜度？

A.稀疏注意力

B.全局注意力

C.局部注意力

D.以上都是

正確答案：A

答案解析：稀疏注意力可以捕捉長(zhǎng)距離依賴并降低計(jì)算復(fù)雜度。

47.對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略評(píng)估，以下哪種方法通過估計(jì)狀態(tài)值

函數(shù)來評(píng)估策略？

A.蒙特卡羅方法

B.時(shí)序差分方法

C.策略梯度方法

D.以上都是

正確答案：B

答案解析：時(shí)序差分方法通過估計(jì)狀態(tài)值函數(shù)評(píng)估策略。

48.以下哪種模型在處理圖像去噪任務(wù)時(shí)，能夠利用圖像的非局

部相似性？

A.非局部均值濾波

B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.自編碼器

D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

正確答案：A

答案解析：非局部均值濾波利用圖像的非局部相似性進(jìn)行去噪。

49.在多任務(wù)學(xué)習(xí)中，以下哪種正則化方法可以鼓勵(lì)任務(wù)之間的

參數(shù)共享？

A.L1正則化

B.L2正則化

C.組Lasso正則化

D.彈性網(wǎng)正則化

正確答案：C

答案解析：組Lasso正則化鼓勵(lì)多任務(wù)學(xué)習(xí)中的參數(shù)共享。

50.以下哪種方法可以用于提高深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在小樣本學(xué)習(xí)任

務(wù)中的性能？

A.元學(xué)習(xí)

B.自監(jiān)督學(xué)習(xí)

C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：元學(xué)習(xí)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)都可提高小樣本學(xué)

習(xí)性能。

51.在自然語言處理中，以下哪種模型可以對(duì)文本進(jìn)行層次化的

語義編碼？

A.Transformer

B.層次化Transformer

C.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.膠囊網(wǎng)絡(luò)

正確答案：B

答案解析：層次化Transformer可以對(duì)文本進(jìn)行層次化語義編

碼。

52.對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的探索策略，以下哪種方法通過對(duì)動(dòng)作的不

確定性進(jìn)行建模來實(shí)現(xiàn)？

A.湯普森采樣

B.上置信界算法

C.隨機(jī)策略

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：湯普森采樣、上置信界算法和隨機(jī)策略都可對(duì)動(dòng)作不

確定性建模實(shí)現(xiàn)探索。

53.以下哪種模型在處理圖像超分辨率任務(wù)時(shí)，能夠利用先驗(yàn)知

識(shí)進(jìn)行重建？

A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

C.變分自編碼器

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和變分自編碼器都可利

用先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行圖像超分辨率重建。

54.在多模態(tài)融合中，以下哪種方法通過對(duì)不同模態(tài)的特征進(jìn)行

動(dòng)態(tài)加權(quán)來實(shí)現(xiàn)融合？

A.注意力機(jī)制

B.特征拼接

C.加權(quán)求和

D.以上都是

正確答案：A

答案解析：注意力機(jī)制通過動(dòng)態(tài)加權(quán)實(shí)現(xiàn)多模態(tài)特征融合。

55.以下哪種技術(shù)可以用于解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的梯度爆炸問

題？

A.梯度裁剪

B.正則化

C.批歸一化

D.以上都是

正確答案：A

答案解析：梯度裁剪可解決梯度爆炸問題.

56.在自然語言處理中，以下哪種方法可以用于對(duì)文本進(jìn)行無監(jiān)

督的表示學(xué)習(xí)？

A.自編碼器

B.對(duì)比學(xué)習(xí)

C.生成式預(yù)訓(xùn)練

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：自編碼器、對(duì)比學(xué)習(xí)和生成式預(yù)訓(xùn)練都可用于文本無

監(jiān)督表示學(xué)習(xí)。

57.對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略更新，以下哪種方法通過直接優(yōu)化策

略的參數(shù)？

A.策略梯度法

B.價(jià)值迭代法

C.策略迭代法

D.Q-learning法

正確答案：A

答案解析：策略梯度法直接優(yōu)化策略的參數(shù)。

58.以下哪種模型在處理視頻理解任務(wù)時(shí)，能夠同時(shí)考慮空間和

時(shí)間維度的信息？

A.3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.圖卷積網(wǎng)絡(luò)

D.注意力機(jī)制

正確答案：A

答案解析：3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能同時(shí)考慮視頻的空間和時(shí)間維度

信息。

59.在多模態(tài)學(xué)習(xí)中，以下哪種方法用于解決不同模態(tài)數(shù)據(jù)的語

義對(duì)齊問題？

A.共同表示學(xué)習(xí)

B.跨模態(tài)映射

C.模態(tài)融合

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：共同表示學(xué)習(xí)、跨模態(tài)映射和模態(tài)融合都可用于解決

語義對(duì)齊問題。

60.以下哪種技術(shù)可以用于提高生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)生成樣本

的質(zhì)量和逼真度？

A.WassersteinGAN

B.條件GAN

C.改進(jìn)的判別器架構(gòu)

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：WassersteinGAN.條件GAN以及改進(jìn)的判別器架構(gòu)

都能提高GAN生成樣本的質(zhì)量和逼真度。

61.在自然語言處理中，以下哪種方法能夠處理文本中的結(jié)構(gòu)信

息，如句法樹？

A.基于樹的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)

D.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

正確答案：A

答案解析：基于樹的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理文本中的結(jié)構(gòu)信息。

62.對(duì)于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的連續(xù)動(dòng)作空間，以下哪種方法可以用

于處理高維度的動(dòng)作？

A.策略分解

B.動(dòng)作壓縮

C.維度約減

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：策略分解、動(dòng)作壓縮和維度約減都可處理高維度動(dòng)作。

63.以下哪種模型在處理具有時(shí)空特征的數(shù)據(jù)時(shí)，能夠捕捉長(zhǎng)時(shí)

依賴和局部模式？

A.時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)

C.門控循環(huán)單元

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：時(shí)空卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短葉記憶網(wǎng)絡(luò)和門控循環(huán)單元

都能捕捉長(zhǎng)時(shí)依賴和局部模式。

64.在多任務(wù)學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以平衡不同任務(wù)之間的學(xué)

習(xí)進(jìn)度？

A.動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整

B.任務(wù)優(yōu)先級(jí)設(shè)置

C.共享底層特征

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：動(dòng)態(tài)權(quán)重調(diào)整、任務(wù)優(yōu)先級(jí)設(shè)置和共享底層特征都可

平衡多任務(wù)學(xué)習(xí)進(jìn)度。

65.以下哪種技術(shù)可以用于解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)不

平衡問題？

A.重采樣

B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)生成數(shù)據(jù)

C.代價(jià)敏感學(xué)習(xí)

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：重采樣、GAN生成數(shù)據(jù)和代價(jià)敏感學(xué)習(xí)都可解決數(shù)據(jù)

不平衡問題。

66.在自然語言處理中，以下哪種方法可以用于對(duì)長(zhǎng)文本進(jìn)行高

效的編碼？

A.層次化編碼

B.分段編碼

C.注意力機(jī)制

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：層次化編碼、分段編碼和注意力機(jī)制都可對(duì)長(zhǎng)文本高

效編碼。

67.對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的模型不確定性，以下哪種方法可以進(jìn)行估

計(jì)和處理？

A.貝葉斯強(qiáng)化學(xué)習(xí)

B.隨機(jī)策略

C.蒙特卡羅樹搜索

D.以上都是

正確答案：A

答案解析：貝葉斯強(qiáng)化學(xué)習(xí)可估計(jì)和處理模型不確定性。

68.以下哪種模型在處理圖像分割任務(wù)時(shí)，能夠結(jié)合全局和局部

信息？

A.全卷積網(wǎng)絡(luò)

B.UNet

C.PSPNet

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：全卷積網(wǎng)絡(luò)、U-Net和PSPNet都能結(jié)合全局和局部

信息進(jìn)行圖像分割C

69.在多模態(tài)融合中，以下哪種方法可以根據(jù)任務(wù)需求自適應(yīng)地

選擇融合方式？

A.動(dòng)態(tài)融合

B.基于任務(wù)的融合

C.元學(xué)習(xí)融合

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：動(dòng)態(tài)融合、基于任務(wù)的融合和元學(xué)習(xí)融合都能自適應(yīng)

選擇融合方式。

70.以下哪種技術(shù)可以用于提高深度生成模型的魯棒性？

A.對(duì)抗訓(xùn)練

B.模型平均

C.正則化

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：對(duì)抗訓(xùn)練、模型平均和正則化都能提高生成模型的魯

棒性。

71.在自然語言處理中，以下哪種方法可以用于處理語義的模糊

性？

A.模糊邏輯

B.概率圖模型

C.多模態(tài)信息融合

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：模糊邏輯、概率圖模型和多模態(tài)信息融合都可處理語

義模糊性。

72.對(duì)于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的策略搜索，以下哪種方法適用于大規(guī)

模連續(xù)動(dòng)作空間？

A.基于梯度的方法

B.基于采樣的方法

C.基于模型的方法

D.以上都是

正確答案：B

答案解析：基于采樣的方法適用于大規(guī)模連續(xù)動(dòng)作空間的策略搜

索。

73.以下哪種模型在處理具有復(fù)雜關(guān)系的圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出

色？

A.圖卷積網(wǎng)絡(luò)

B.圖注意力網(wǎng)絡(luò)

C.圖自編碼器

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：圖卷積網(wǎng)絡(luò)、圖注意力網(wǎng)絡(luò)和圖自編碼器處理圖結(jié)構(gòu)

數(shù)據(jù)表現(xiàn)出色。

74.在多任務(wù)學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以處理任務(wù)之間的沖突？

A.任務(wù)分解

B.沖突消解機(jī)制

C.正則化約束

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：任務(wù)分解、沖突消解機(jī)制和正則化約束都可處理任務(wù)

沖突。

75.以下哪種技術(shù)可以用于解決生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)中的訓(xùn)練

不穩(wěn)定問題？

A.譜歸一化

B.梯度懲罰

C.標(biāo)簽平滑

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：譜歸一化、梯度懲罰和標(biāo)簽平滑都可解決GAN訓(xùn)練

不穩(wěn)定問題。

76.在自然語言處理中，以下哪種方法可以用于跨語言的文本理

解？

A.多語言預(yù)訓(xùn)練模型

B.跨語言詞向量

C.基于翻譯的模型

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：多語言預(yù)訓(xùn)練模型、跨語言詞向量和基于翻譯的模型

都可用于跨語言文本理解。

77.對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的環(huán)境不確定性，以下哪種方法可以進(jìn)行建

模和應(yīng)對(duì)？

A.隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃

B.魯棒優(yōu)化

C.自適應(yīng)控制

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：隨機(jī)動(dòng)態(tài)規(guī)劃、魯棒優(yōu)化和自適應(yīng)控制都可應(yīng)對(duì)環(huán)境

不確定性。

78.以下哪種模型在處理具有時(shí)空動(dòng)態(tài)變化的場(chǎng)景時(shí)，能夠進(jìn)行

有效的預(yù)測(cè)？

A.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)

C.時(shí)空循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D,以上都是

正確答案：D

答案解析：遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)和時(shí)空循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

都能進(jìn)行有效預(yù)測(cè)C

79.在多模態(tài)融合中，以下哪種方法可以處理模態(tài)缺失的情況？

A.模態(tài)補(bǔ)全

B.基于已有模態(tài)的推斷

C.模型自適應(yīng)調(diào)整

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：模態(tài)補(bǔ)全、基于已有模態(tài)的推斷和模型自適應(yīng)調(diào)整都

可處理模態(tài)缺失。

80.以下哪種技術(shù)可以用于提高深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)對(duì)抗樣本的抵

抗力？

A.防御性蒸僚

B.輸入預(yù)處理

C.模型加固

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：防御性蒸儲(chǔ)、輸入預(yù)處理和模型加固都能提高對(duì)抗樣

本抵抗力。

81.在自然語言處理中，以下哪種方法可以用于處理文本的篇章

級(jí)結(jié)構(gòu)？

A.篇章關(guān)系建模

B.層次化注意力

C.基于圖的方法

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：篇章關(guān)系建模、層次化注意力和基于圖的方法都可處

理篇章級(jí)結(jié)構(gòu)。

82.對(duì)于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的獎(jiǎng)勵(lì)稀疏問題，以下哪種方法可以有

效解決？

A.獎(jiǎng)勵(lì)塑造

B.內(nèi)在動(dòng)機(jī)學(xué)習(xí)

C.分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：獎(jiǎng)勵(lì)塑造、內(nèi)在動(dòng)機(jī)學(xué)習(xí)和分層強(qiáng)化學(xué)習(xí)都可解決獎(jiǎng)

勵(lì)稀疏問題。

83.以下哪種模型在處理圖像生成任務(wù)時(shí)，能夠生成具有多樣性

的樣本？

A.變分自編碼器

B.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

C.自回歸模型

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：變分自編碼器、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)和自回歸模型都能生成

多樣樣本。

84.在多任務(wù)學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以利用任務(wù)之間的相關(guān)性

來提高性能？

A.任務(wù)間的特價(jià)共享

B.聯(lián)合優(yōu)化

C.知識(shí)遷移

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：任務(wù)間特征共享、聯(lián)合優(yōu)化和知識(shí)遷移都可利用相關(guān)

性提高性能。

85.以下哪種技術(shù)可以用于解決深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的模型壓縮和

加速問題？

A.剪枝

B.量化

C.知識(shí)蒸儲(chǔ)

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：剪枝、量化和知識(shí)蒸儲(chǔ)都可解決模型壓縮和加速問題。

86.在自然語言處理中，以下哪種方法可以用于處理語義的組合

性？

A.組合式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

B.語義解析

C.基于規(guī)則的方法

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：組合式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、語義解析和基于規(guī)則的方法都可處

理語義組合性。

87.對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的探索效率問題，以下哪種方法可以提高探

索的效果？

A.基于模型的探索

B.基于不確定性的探索

C.基于獎(jiǎng)勵(lì)的探索

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：基于模型、不確定性和獎(jiǎng)勵(lì)的探索都能提高探索效率。

88.以下哪種模型在處理具有動(dòng)態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的圖數(shù)據(jù)時(shí)具有優(yōu)

勢(shì)？

A.動(dòng)態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)

B.圖注意力網(wǎng)絡(luò)

C.圖循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：動(dòng)態(tài)圖卷積網(wǎng)絡(luò)、圖注意力網(wǎng)絡(luò)和圖循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處

理動(dòng)態(tài)拓?fù)鋱D數(shù)據(jù)有優(yōu)勢(shì)。

89.在多模態(tài)融合中，以下哪種方法可以處理不同模態(tài)數(shù)據(jù)的噪

聲和異常值？

A.魯棒融合

B.異常值檢測(cè)和處理

C.數(shù)據(jù)清洗

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：魯棒融合、異常值檢測(cè)處理和數(shù)據(jù)清洗都可應(yīng)對(duì)噪聲

和異常值。

90.以下哪種技術(shù)可以用于提高深度生成模型的泛化能力？

A.正則化

B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)

C.模型架構(gòu)調(diào)整

D.以上都是

正確答案：D

答案解析：正則化、增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)和模型架構(gòu)調(diào)整都能提高泛化

能力。

91.在自然語言處理中，以下哪種方法可以用于處理語言的歧義

性？

A.語境建模

B.多義詞消歧

C.語義角色標(biāo)注

D.以上都是