网课题目

问答题
在多模态学习中，以下哪种方法用于解决不同模态数据的语义对齐问题？
答案： A.共同表示学习
B.跨模态映射
C.模态融合
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：共同表示学习、跨模态映射和模态融合都可用于解决语义对齐问题。
问答题
以下哪种模型在处理视频理解任务时，能够同时考虑空间和时间维度的信息？
答案： A.3D卷积神经网络
B.循环神经网络
C.图卷积网络
D.注意力机制
正确答案：A
答案解析：3D卷积神经网络能同时考虑视频的空间和时间维度信息。
问答题
对于强化学习中的策略更新，以下哪种方法通过直接优化策略的参数？
答案： A.策略梯度法
B.价值迭代法
C.策略迭代法
D.Q-learning法
正确答案：A
答案解析：策略梯度法直接优化策略的参数。
问答题
在自然语言处理中，以下哪种方法可以用于对文本进行无监督的表示学习？
答案： A.自编码器
B.对比学习
C.生成式预训练
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：自编码器、对比学习和生成式预训练都可用于文本无监督表示学习。
问答题
以下哪种技术可以用于解决深度神经网络中的梯度爆炸问题？
答案： A.梯度裁剪
B.正则化
C.批归一化
D.以上都是
正确答案：A
答案解析：梯度裁剪可解决梯度爆炸问题。
问答题
在多模态融合中，以下哪种方法通过对不同模态的特征进行动态加权来实现融合？
答案： A.注意力机制
B.特征拼接
C.加权求和
D.以上都是
正确答案：A
答案解析：注意力机制通过动态加权实现多模态特征融合。
问答题
以下哪种模型在处理图像超分辨率任务时，能够利用先验知识进行重建？
答案： A.卷积神经网络
B.生成对抗网络
C.变分自编码器
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：卷积神经网络、生成对抗网络和变分自编码器都可利用先验知识进行图像超分辨率重建。
问答题
对于强化学习中的探索策略，以下哪种方法通过对动作的不确定性进行建模来实现？
答案： A.汤普森采样
B.上置信界算法
C.随机策略
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：汤普森采样、上置信界算法和随机策略都可对动作不确定性建模实现探索。
问答题
在自然语言处理中，以下哪种模型可以对文本进行层次化的语义编码？
答案： A.Transformer
B.层次化Transformer
C.图神经网络
D.胶囊网络
正确答案：B
答案解析：层次化Transformer可以对文本进行层次化语义编码。
问答题
以下哪种方法可以用于提高深度神经网络在小样本学习任务中的性能？
答案： A.元学习
B.自监督学习
C.半监督学习
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：元学习、自监督学习和半监督学习都可提高小样本学习性能。
问答题
在多任务学习中，以下哪种正则化方法可以鼓励任务之间的参数共享？
答案： A.L1正则化
B.L2正则化
C.组Lasso正则化
D.弹性网正则化
正确答案：C
答案解析：组Lasso正则化鼓励多任务学习中的参数共享。
问答题
以下哪种模型在处理图像去噪任务时，能够利用图像的非局部相似性？
答案： A.非局部均值滤波
B.卷积神经网络
C.自编码器
D.生成对抗网络
正确答案：A
答案解析：非局部均值滤波利用图像的非局部相似性进行去噪。
问答题
对于强化学习中的策略评估，以下哪种方法通过估计状态值函数来评估策略？
答案： A.蒙特卡罗方法
B.时序差分方法
C.策略梯度方法
D.以上都是
正确答案：B
答案解析：时序差分方法通过估计状态值函数评估策略。
问答题
在自然语言处理中，以下哪种方法可以用于捕捉长距离的依赖关系，同时降低计算复杂度？
答案： A.稀疏注意力
B.全局注意力
C.局部注意力
D.以上都是
正确答案：A
答案解析：稀疏注意力可以捕捉长距离依赖并降低计算复杂度。
问答题
以下哪种技术可以用于解决生成对抗网络（GAN）训练中的模式崩溃问题？
答案： A.条件生成
B.正则化
C.模型集成
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：条件生成、正则化和模型集成都可解决GAN的模式崩溃问题。
问答题
对于多模态学习中的跨模态检索，以下哪种方法通过学习公共的潜在空间来实现？
答案： A.对抗学习
B.自监督学习
C.度量学习
D.以上都是
正确答案：C
答案解析：度量学习通过学习公共潜在空间实现跨模态检索。
问答题
以下哪种模型在处理文本分类任务时，能够自动学习文本的层次结构表示？
答案： A.层次化注意力网络
B.胶囊网络
C.图卷积网络
D.长短时记忆网络
正确答案：A
答案解析：层次化注意力网络能够自动学习文本的层次结构表示。
问答题
在强化学习中，以下哪种算法结合了策略梯度和价值函数的优势？
答案： A.A3C
B.DQN
C.TD3
D.Sarsa
正确答案：C
答案解析：TD3结合了策略梯度和价值函数的优势。
问答题
对于深度神经网络的可解释性，以下哪种方法通过分析神经元的激活情况来理解模型决策？
答案： A.特征可视化
B.敏感性分析
C.梯度计算
D.以上都是
正确答案：A
答案解析：特征可视化通过分析神经元激活情况来理解模型决策。
问答题
以下哪种方法可以用于评估自然语言处理模型的泛化能力？
答案： A.交叉验证
B.留出法
C.A/B测试
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：交叉验证、留出法和A/B测试都可用于评估模型泛化能力。