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2025年机器学习与人工智能考试试题及答案

一、单项选择题（每题2分，共20分）

1.以下哪项属于无监督学习任务？

A.预测用户是否会点击广告（二分类）

B.对客户交易数据进行聚类分析

C.基于历史销售数据预测下月销量（回归）

D.识别图像中的猫（多分类）

2.在神经网络中，使用ReLU激活函数的主要目的是？

A.解决梯度爆炸问题

B.增加模型非线性表达能力

C.加速训练收敛速度

D.减少计算内存消耗

3.对于Transformer模型中的多头注意力机制，“多头”的核心作用是？

A.并行计算提升效率

B.从不同子空间捕捉特征关联

C.降低模型参数量

D.避免过拟合

4.当训练集准确率95%，测试集准确率70%时，最可能的原因是？

A.数据存在标签错误

B.模型欠拟合

C.模型过拟合

D.学习率过小

5.强化学习中，“回报延迟”问题的典型解决方法是？

A.使用经验回放（ExperienceReplay）

B.引入折扣因子（DiscountFactor）

C.采用策略梯度（PolicyGradient）

D.设计稀疏奖励函数

6.以下哪种算法不属于生成模型？

A.GAN（生成对抗网络）

B.VAE（变分自编码器）

C.BERT（双向编码器表示）

D.自回归模型（如GPT系列）

7.在支持向量机（SVM）中，核函数的作用是？

A.将低维线性不可分数据映射到高维线性可分空间

B.直接解决高维空间的过拟合问题

C.降低计算复杂度

D.优化分类超平面的间隔

8.评估目标检测模型性能时，常用的指标是？

A.F1分数

B.mAP（平均精度均值）

C.R2系数

D.困惑度（Perplexity）

9.以下哪项是迁移学习的典型应用场景？

A.利用大量标注的医学影像数据训练模型，直接用于同模态的新医院数据

B.在小样本的皮肤病识别任务中，基于预训练的ImageNet模型微调

C.对用户评论数据进行情感分析时，从头训练一个LSTM模型

D.使用随机初始化的卷积神经网络处理卫星图像分类

10.联邦学习（FederatedLearning）的核心优势是？

A.提升模型在非独立同分布数据上的泛化能力

B.保护数据隐私，避免原始数据上传

C.降低计算资源需求

D.解决模型训练中的通信瓶颈

二、填空题（每空2分，共20分）

1.逻辑回归模型的假设函数形式为\(h_\theta(x)=\)__________（用sigmoid函数表示）。

2.梯度下降的三种变体中，__________（填名称）每次仅用一个样本计算梯度，__________（填名称）用全部样本计算梯度。

3.在决策树中，信息增益的计算公式为\(IG(D,A)=H(D)-\)__________（写出具体表达式，其中\(H(D)\)为数据集的信息熵，\(A\)为特征）。

4.Transformer模型中的位置编码（PositionalEncoding）通常采用__________（填“可学习”或“固定”）的正弦/余弦函数或可学习参数实现，以弥补自注意力机制对序列顺序的缺失。

5.循环神经网络（RNN）的梯度消失问题主要源于__________（填数学操作）在长序列传递中的指数级衰减。

6.生成对抗网络（GAN）由__________（填组件名称）和判别器组成，其训练目标是最小化__________（填损失类型）。

7.模型量化（ModelQuantization）的核心是将浮点参数转换为__________（填数据类型），以降低存储和计算开销。

三、简答题（每题8分，共40分）

1.请比较支持向量机（SVM）与随机森林（RandomForest）在适用场景、优缺点上的差异。

2.自监督学习（Self-SupervisedLearning）是如何利用无标注数据的？请举例说明其典型应用（如自然语言处理或计算机视觉领域）。

3.长短期记忆网络（LSTM）通过哪些门控机制解决传统RNN的梯度消失问题？请简要描述各机制的作用。

4.模型压缩（ModelCompression）的常用方法包括哪些？请分别说明其原理及适用场景（如移动端部署、实时推理等）。

5.多模态学习（Multi-ModalLearning）需要解决哪些关键挑战？请列举至少3个挑战并提出可能的解决方案。

四、计算题