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某同学按“训练阶段是否显式学习模型参数”将算法分类，把 K-means、PCA 和 K近邻归为一类，认为它们都没有显式训练过程；把线性回归、决策树归为另一类。从机器学习范式看，该分类混淆了标准，因为 K近邻实际上属于 ____ 学习。
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在卷积神经网络中，关于池化层的作用，下列说法正确的是（ ） A. 池化层含有可学习的权重参数，通过反向传播不断更新 B. 最大池化通过取局部区域最大值压缩特征图尺寸，并增强特征对小幅平移的鲁棒性 C. 池化层的主要作用是提取边缘、纹理等低级特征 D. 池化操作会将特征图尺寸扩大以保留更多细节信息
某网络中，损失对输出层加权输入的导数为 3/2；沿从该加权输入到隐层输出、隐层加权输入、权重 w 的路径，局部导数依次为 2、−1/3、3。当前 w=0.8，学习率为 0.05。采用反向传播计算梯度，并用梯度下降更新参数，则更新后 w 的值为 ____。
在神经网络训练中，损失函数用于量化模型预测输出与真实标签之间的差距，训练的目标是通过调整参数使损失不断减小。某学生在训练一个用于手写数字识别的多层网络时提出如下观点：只要训练损失降到足够小，就说明模型学到了数据的普遍规律，在未知数据上一定表现更好。结合损失函数的作用与本章内容，该观点是____（填“正确”或“错误”）的，原因是损失仅衡量模型在____（填“训练集”或“未知测试数据”）上预测与真值的差距，一味追求训练损失极小，可能使模型过度拟合训练样本的细节而损害对未知数据的泛化能力，这一现象称为____（填“欠拟合”或“过拟合”）。
判断题：单层感知机通过调整权重和阈值，可以解决任意二分类问题，包括异或（XOR）问题。
某图像分类神经网络在训练集上迭代训练，记录到以下现象：训练损失持续下降并趋近于0，但在全新测试图像上错误率反而升高。下列关于损失函数作用的分析，正确的是哪一项？ A. 训练损失趋近于0说明网络已达到最优，测试错误率升高属于测试集标注噪声所致 B. 损失函数用于量化预测输出与真实标签的差距，训练目标是最小化训练损失；但训练损失持续减小并不保证测试性能提升，一味压低训练损失可能是过拟合的表现 C. 损失函数的作用是衡量网络隐层神经元数量的合理性，隐层越多训练损失必然越小，故应增加隐层 D. 损失函数只影响反向传播的计算速度，与模型的预测精度和泛化能力无关
某网络中，输出端损失对输出层加权输入的导数为−2；从该加权输入到隐层输出、再到隐层加权输入、最后到权重 w 的局部导数依次为4、1/2、2。当前 w=1，学习率为0.1。按反向传播求梯度并用梯度下降更新一次后，w 为多少？ A. 0.2 B. 1.8 C. 1.0 D. −0.8
某研究团队开展三项任务：甲用带有类别标签的邮件训练模型，判断新邮件是否为垃圾邮件；乙对没有类别标签的顾客行为记录进行分组；丙让机器人在模拟环境中反复选择动作，并依据一段时间后获得的回报调整策略。按甲、乙、丙的顺序，三项任务分别属于____。
判断：某模型的训练误差与测试误差都很大且接近，说明模型出现了过拟合，应通过增大正则化强度来解决。
某搜索问题中，状态 P、Q 到目标的真实最小剩余代价分别为 7、5，目标状态为 G。两个放宽问题给出的代价估计为 u(P)=5、u(Q)=2、u(G)=0，v(P)=6、v(Q)=4、v(G)=0。若用逐状态取较大值的方式设计启发函数，哪一个结果既符合该构造，又保持可采纳性？ A. h(P)=6，h(Q)=4，h(G)=0 B. h(P)=11，h(Q)=6，h(G)=0 C. h(P)=6，h(Q)=5，h(G)=0 D. h(P)=6，h(Q)=4，h(G)=1
某智能巡检系统使用以下产生式规则：R1：如果传感器甲报告异常，则生成待核查告警；R2：如果传感器乙报告异常，则生成待核查告警；R3：如果待核查告警且巡检员确认，则判定设备需检修；R4：如果设备需检修，则安排检修。当前事实为“传感器甲报告异常”“传感器乙报告异常”“巡检员确认”。若采用正向推理，且每轮按规则编号从小到大扫描，将本轮新推出的结论暂不用于本轮后续规则；问完整推理结束后，最终推出的不同结论共有____个。
设 p、q 为命题。当 p 为假、q 为假时，复合命题 (p∨q)→(p↔q) 的真值为 ____。
在一棵搜索树中，根节点为 S。S 的子节点从左到右依次为 A、B；A 的子节点为 C、D；D 的子节点为 E、F；B 的子节点为 G。目标状态为 G，且除 G 外无其他节点是目标。现采用深度优先搜索，每次按从左到右的顺序扩展子节点，找到目标即停止。若搜索过程中不会陷入无限分支，则紧邻在访问到 G 之前被扩展的节点是： A. F B. D C. B D. A
某产生式系统的规则库为：R1：如果 A 且 D，则 B；R2：如果 B，则 E；R3：如果 D，则 F。已知事实库中初始仅有事实 A 和 D，无待验证目标。若采用正向推理，可推出的新事实（不含初始事实）共有____个；若改为反向推理以验证目标 E，匹配规则的先后顺序为____（用 R 编号表示）。
在有限分支的状态空间中，边代价均相同且搜索树深度有限。关于宽度优先搜索（BFS），哪项正确？ A. 使用后进先出栈逐层扩展，首个解必为最浅解 B. 使用先进先出队列逐层扩展，首个解为最浅解 C. 使用先进先出队列优先扩展最深层节点，首个解为最浅解 D. 使用先进先出队列逐层扩展，但首个解不一定为最浅解
判断下列表述的正误：知识图谱以三元组（头实体，关系，尾实体）为基本存储单元，例如（北京，首都之属于，中国）即刻画了一个离散事实；这一表示方式可追溯到语义网络中以节点表示实体、以有向边表示关系的思想。因此，知识图谱与语义网络只是名称不同，二者在知识组织方式上完全等同，没有任何区别。
设论域为所有对象，L(x)表示“x是实验室”，M(y,x)表示“y是x的成员”，I(z)表示“z是仪器”，H(y,z)表示“y维护z”。将“每个实验室都有一台仪器，该实验室的所有成员都维护这台仪器”形式化。A. ∀x(L(x)→∃z(I(z)∧∀y(M(y,x)→H(y,z)))) B. ∀x(L(x)→∀y(M(y,x)→∃z(I(z)∧H(y,z)))) C. ∃z(I(z)∧∀x(L(x)→∀y(M(y,x)→H(y,z)))) D. ∀x(L(x)→∃z(I(z)∧∀y(M(y,x)∧H(y,z))))
判断下列说法的正误：某同学整理学术资料时，将「图灵奖于1966年首次颁发」中的「图灵奖」和「1966年」识别为实体，用关系「首次颁发年份」连接，写成三元组（图灵奖，首次颁发年份，1966年）存入知识图谱。他认为：这样的三元组继承了语义网络中「节点—边—节点」的结构思想，其中关系对应语义网络中的边，且三元组以离散符号形式精确记录事实，这与连续向量形式的表示是互补关系而非等同关系。
设 p、q 为命题。与 p→q 等价的命题是哪一个？ A. ¬p∨q B. p∧¬q C. p∨¬q D. ¬p∧q
图灵测试的核心思路是：让评判者通过文字问答分别与一台机器和一个人交流，若评判者____二者中哪一个是机器，则可认为该机器具有智能。该测试考察的是对话中的不可分辨性，而非机器解答知识难题的能力。