9月人工智能核心算法题库（附答案解析）
一、单选题（共20题，每题1分，共20分）
1.ROIAlign在哪个模型被采用（）
A、fastRCNN
B、fasterRCNN
C、maskRCNN
D、YOLOv3
正确答案：C
2.下列哪个是CNN网络的超参数。
A、权重
B、偏置
C、激活函数
D、学习率
正确答案：D
答案解析：超参数是在模型训练前就需要设置好的参数，权重和偏置是在模型训练过程中学习得到的参数，激活函数是模型中已有的固定形式函数，不属于超参数，而学习率是在训练模型时需要预先设定的超参数，用于控制每次参数更新的步长。
3.回归分析中定义的（）
A、解释变量和被解释变量都是随机变量
B、解释变量为随机变量，被解释变量为非随机变量
C、解释变量为非随机变量，被解释变量为随机变量
D、解释变量和被解释变量都为非随机变量
正确答案：C
答案解析：回归分析中，解释变量是研究者选择、控制或观察的变量，通常被视为非随机变量；而被解释变量是研究者想要解释或预测的变量，由于受到多种因素的影响，其取值具有随机性，所以是随机变量。
4.神经网络由许多神经元（Neuron）组成，每个神经元接受一个输入，对输入进行处理后给出一个输出。请问下列关于神经元的描述中，哪一项是正确的？
A、每个神经元可以有一个输入和一个输出
B、每个神经元可以有多个输入和一个输出
C、每个神经元可以有多个输入和多个输出
D、上述都正确
正确答案：D
答案解析：每个神经元接受一个输入的描述不准确，神经元可以接受多个输入，对这些输入进行处理后给出一个输出，但也有一些特殊情况（如在某些复杂网络结构或理论设想中）也可能存在多个输出等情况，所以A、B、C选项所描述的都有可能存在，上述都正确。
5.半监督支持向量机中最著名的是TSVM（TransductiveSupportVectorMachine）。与标准SVM一样，TSVM也是针对(___)问题的学习方法？
A、分类
B、回归
C、聚类
D、二分类
正确答案：D
答案解析：TSVM是半监督支持向量机中著名的算法，它和标准SVM一样，主要用于解决二分类问题。在二分类任务中，TSVM利用少量有标注数据和大量无标注数据来构建分类模型，以提高分类性能。
6.在处理序列数据时，较容易出现梯度消失现象的深度学习模型是
A、CNN
B、LSTM
C、GRU
D、RNN
正确答案：D
答案解析：RNN（循环神经网络）在处理序列数据时存在梯度消失问题，因为随着时间步的增加，梯度在反向传播过程中容易逐渐减小，导致模型难以学习到长期依赖关系。而CNN主要用于处理图像等数据，不存在序列数据处理中的梯度消失问题；LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）是为了解决RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题而提出的改进模型，它们能够有效地处理序列数据中的长期依赖关系，不容易出现梯度消失现象。
7.关于GoogLeNet描述正确的有：
A、GoogLeNet仅仅是在宽度上进行了探索，所以它是一个很浅的网络
B、GoogLeNet在宽度上进行了探索，为后人设计更加复杂的网络打开了思路
C、GoogLeNet使用了Inception结构，Inception结构只有V1这一个版本
D、GoogLeNet结合多种网络设计结构所以是到目前为止分类效果最好的网络结构
正确答案：B
答案解析：GoogLeNet在网络结构设计上有很多创新，不仅在深度上有突破，也在宽度上进行了探索，为后续更复杂网络的设计提供了思路，A选项说仅仅在宽度上探索且是很浅的网络错误；Inception结构有多个版本，C选项错误；虽然GoogLeNet结合了多种网络设计结构有很好的分类效果，但不能说它是到目前为止分类效果最好的网络结构，因为网络技术不断发展，D选项错误。
8.Adaboost就是从（）出发反复训练，在其中不断调整数据权重或者是概率分布。
A、弱分类器
B、强分类器
C、多个分类器
D、单个分类器
正确答案：A
答案解析：Adaboost是从弱分类器出发反复训练，在训练过程中不断调整数据权重或者概率分布。它通过将多个弱分类器组合成一个强分类器来提高分类性能。在每次迭代中，它会根据前一轮分类器的表现调整样本的权重，使得被错误分类的样本权重增加，从而让下一轮的分类器更加关注这些难以分类的样本，逐步提升整体的分类能力。
9.LSTM是一种什么网络？
A、卷积神经网
B、前馈神经网
C、循环神经网
D、孪生网络
正确答案：C
答案解析：LSTM（LongShort-TermMemory）是一种循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）的变体。它主要用于处理和预测时间序列数据，能够有效解决传统RNN中梯度消失和梯度爆炸的问题，通过引入门控