网课题目

问答题
在多模态融合中，以下哪种方法可以处理模态缺失的情况？
答案： A.模态补全
B.基于已有模态的推断
C.模型自适应调整
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：模态补全、基于已有模态的推断和模型自适应调整都可处理模态缺失。
问答题
以下哪种模型在处理具有时空动态变化的场景时，能够进行有效的预测？
答案： A.递归神经网络
B.长短时记忆网络
C.时空循环神经网络
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：递归神经网络、长短时记忆网络和时空循环神经网络都能进行有效预测。
问答题
对于强化学习中的环境不确定性，以下哪种方法可以进行建模和应对？
答案： A.随机动态规划
B.鲁棒优化
C.自适应控制
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：随机动态规划、鲁棒优化和自适应控制都可应对环境不确定性。
问答题
在自然语言处理中，以下哪种方法可以用于跨语言的文本理解？
答案： A.多语言预训练模型
B.跨语言词向量
C.基于翻译的模型
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：多语言预训练模型、跨语言词向量和基于翻译的模型都可用于跨语言文本理解。
问答题
以下哪种技术可以用于解决生成对抗网络（GAN）中的训练不稳定问题？
答案： A.谱归一化
B.梯度惩罚
C.标签平滑
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：谱归一化、梯度惩罚和标签平滑都可解决GAN训练不稳定问题。
问答题
在多任务学习中，以下哪种方法可以处理任务之间的冲突？
答案： A.任务分解
B.冲突消解机制
C.正则化约束
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：任务分解、冲突消解机制和正则化约束都可处理任务冲突。
问答题
以下哪种模型在处理具有复杂关系的图结构数据时表现出色？
答案： A.图卷积网络
B.图注意力网络
C.图自编码器
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：图卷积网络、图注意力网络和图自编码器处理图结构数据表现出色。
问答题
对于深度强化学习中的策略搜索，以下哪种方法适用于大规模连续动作空间？
答案： A.基于梯度的方法
B.基于采样的方法
C.基于模型的方法
D.以上都是
正确答案：B
答案解析：基于采样的方法适用于大规模连续动作空间的策略搜索。
问答题
在自然语言处理中，以下哪种方法可以用于处理语义的模糊性？
答案： A.模糊逻辑
B.概率图模型
C.多模态信息融合
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：模糊逻辑、概率图模型和多模态信息融合都可处理语义模糊性。
问答题
以下哪种技术可以用于提高深度生成模型的鲁棒性？
答案： A.对抗训练
B.模型平均
C.正则化
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：对抗训练、模型平均和正则化都能提高生成模型的鲁棒性。
问答题
在多模态融合中，以下哪种方法可以根据任务需求自适应地选择融合方式？
答案： A.动态融合
B.基于任务的融合
C.元学习融合
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：动态融合、基于任务的融合和元学习融合都能自适应选择融合方式。
问答题
以下哪种模型在处理图像分割任务时，能够结合全局和局部信息？
答案： A.全卷积网络
B.U-Net
C.PSPNet
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：全卷积网络、U-Net和PSPNet都能结合全局和局部信息进行图像分割。
问答题
对于强化学习中的模型不确定性，以下哪种方法可以进行估计和处理？
答案： A.贝叶斯强化学习
B.随机策略
C.蒙特卡罗树搜索
D.以上都是
正确答案：A
答案解析：贝叶斯强化学习可估计和处理模型不确定性。
问答题
在自然语言处理中，以下哪种方法可以用于对长文本进行高效的编码？
答案： A.层次化编码
B.分段编码
C.注意力机制
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：层次化编码、分段编码和注意力机制都可对长文本高效编码。
问答题
以下哪种技术可以用于解决深度神经网络训练中的数据不平衡问题？
答案： A.重采样
B.生成对抗网络生成数据
C.代价敏感学习
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：重采样、GAN生成数据和代价敏感学习都可解决数据不平衡问题。
问答题
在多任务学习中，以下哪种方法可以平衡不同任务之间的学习进度？
答案： A.动态权重调整
B.任务优先级设置
C.共享底层特征
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：动态权重调整、任务优先级设置和共享底层特征都可平衡多任务学习进度。
问答题
以下哪种模型在处理具有时空特征的数据时，能够捕捉长时依赖和局部模式？
答案： A.时空卷积神经网络
B.长短时记忆网络
C.门控循环单元
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：时空卷积神经网络、长短时记忆网络和门控循环单元都能捕捉长时依赖和局部模式。
问答题
对于深度强化学习中的连续动作空间，以下哪种方法可以用于处理高维度的动作？
答案： A.策略分解
B.动作压缩
C.维度约减
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：策略分解、动作压缩和维度约减都可处理高维度动作。
问答题
在自然语言处理中，以下哪种方法能够处理文本中的结构信息，如句法树？
答案： A.基于树的神经网络
B.图神经网络
C.长短时记忆网络
D.卷积神经网络
正确答案：A
答案解析：基于树的神经网络能够处理文本中的结构信息。
问答题
以下哪种技术可以用于提高生成对抗网络（GAN）生成样本的质量和逼真度？
答案： A.WassersteinGAN
B.条件GAN
C.改进的判别器架构
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：WassersteinGAN、条件GAN以及改进的判别器架构都能提高GAN生成样本的质量和逼真度。