人工智能习题作业神经计算I习题答案
人工智能课后习题答案(清华大学出版社)
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第3章
3.18
(1)证明：待归结的命题公式为
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试卷装订封面
学年第学期
课程名称：
课程代码
学生系别
专业
班级
任课教师
阅卷教师
考试方式
开卷□闭卷V
考试日期
考试时间
阅卷日期
装订教师
装订日期
缺卷学生姓名及原因：
无
附：课程考试试卷分析表、期末考核成绩登记表
1.1解图如下:
规则顺序定义如下:
(1) 1->2
人工智能课后习题答案部分已翻译考试
文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.欢迎下载支持.1.1 Define in your own word: (a) intelligence, (b) artificial intelligence, (c) agent.•Intelligence智能: Dictionary definitions of intelligence talk about “the capacity to acquire and apply knowledg e” or “the faculty of thought and reason” or “the ability to comprehend and profit from experien ce.” These are all reasonable answers, but if we want something quantifiable we would use something like “the ability to apply knowledge in order to perform better in an environment.”智能的字典定义有一种学习或应用知识的能力，一种思考和推理的本领，领会并且得益于经验的能力，这些都是有道理的答案，但如果我们想量化一些东西，我们将用到一些东西像为了在环境中更好的完成任务使能力适应知识•Artificial intelligence人工智能: We define artificial intelligence as the study and construction of agent programs that perform well in a given environment, for a given agent architecture.作为一学习和构造智能体程序，为了一个智能体结构，在被给的环境中可以很好的完成任务。
人工智能习题参考答案
❖ 它们的本质都是对一具体事实知识表示，只是表示的方法不同。
❖ 2-2 设有3个传教士和3个野人来到河边，打算乘一只船从 右岸渡到左岸去。该船的负载能力为两人。在任何时候， 如果野人人数超过传教士人数，那么野人就会把传教士吃 掉。他们怎样才能用这条船安全地把所有人都渡过河去?
❖ 1-6人工智能的主要研究和应用领域是什么？其中， 哪些是新的研究热点？
❖ 研究和应用领域：问题求解 (下棋程序)，逻辑推 理与定理证明 (四色定理证明)，自然语言理解， 自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络， 机器人学 (星际探索机器人)，模式识别 (手写识别， 汽车牌照识别，指纹识别)，机器视觉 (机器装配， 卫星图像处理)，智能控制，智能检索，智能调度 与指挥 (汽车运输高度，列车编组指挥)，系统与 语言工具。
❖ 场景二 看电影
❖ 1放映员开始放映 2观众看电影
❖ 场景三 离开电影院
❖
1电影放映完 2离开
❖ 结果：
❖ 我花钱买票看了电影，知道了电影的情节。
❖ 电影院工作人员播放了电影，付出了劳动。
❖ 电影院获得了收入。
第三章 搜索推理技术
❖ 3-9比较宽度优先搜索、有界深度优先搜索及有序搜索的搜索效率，并以实例数据加以说明。 ❖ 宽度优先搜索是一种盲目搜索，时间和空间复杂度都比较高，当目标节点距离初始节点较远时会产生许
❖ 2-8 把下列语句表示成语义网络描述 ❖ (1) All man are mortal. ❖ (2) Every cloud has a silver lining. ❖ (3) All branch managers of DEC
人工智能核心算法模拟习题含答案
人工智能核心算法模拟习题（含答案）1、图像分类是根据图像的语义信息对不同类别图像进行区分，是计算机视觉的核心，是（）、人脸识别等其他高层次视觉任务的基础A、物体检测B、图像分割C、物体跟踪D、行为分析答案：ABCD2、决策树分为两大类OoA、回归树B、分类树C、交叉树D、森林答案:AB3、关于学习器结合的描述，正确的是OoA、避免单学习器可能因误选而导致泛化性能不佳B、降低陷入局部极小点的风险C、假设空间扩大，有可能学得更好的近似D、多学习器结合有可能冲突答案：ABC4、（）类型的数据集不适合用深度学习？A、数据集太小B、数据集有局部相关性C、数据集太大D、数据集没有局部相关性答案：AD5、需要循环迭代的算法有OoA、k-meansB、线性回归C、svmD、逻辑回归答案:ABD6、下列描述正确的是OA、K均值一般会聚类所有对象，但DBSCAN会丢弃被它识别为噪声的对象B、当簇具有很不相同的密度时，K均值和DBSCAN的性能都很差C、K均值可以用于高维的稀疏数据，DBSCAN则通常在此类数据上性能很差D、K均值可以发现不是明显分离的簇，但DBSCAN会合并有重叠的簇答案：ABCD7、深度学习中常用的损失函数有？A、11损失函数B、均方误差损失函数C、交叉燧误差损失函数D、自下降损失函数答案：BC8、预剪枝使得决策树的很多分子都没有展开，会导致OOA、显著减少训练时间开销B、显著减少测试时间开销C、降低过拟合风险I）、提高欠拟合风险答案：ABCD9、在某神经网络的隐层输出中，包含0.75,那么该神经网络采用的激活函数可能是OA、sigmoidB、tanhC、re1u答案：ABC10、关于随机森林说法正确的是OA、与AdaboOSt相比，随机森林采用一个固定的概率分布来产生随机向量B、随着个体学习器数目的增加，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差C、与AdabOOSt相比，随机森林鲁棒性更好D、随机森林的训练效率往往低于Bagging答案：ABC11、下列哪些项用于对问题进行形式化A、感知B、初始状态C、动作D、环境答案：BC12、深度学习中的激活函数需要具有哪些属性？A、计算简单B、非线性C、具有饱和区D、几乎处处可微答案：ABC13、常见的聚类算法有哪些？A、密度聚类B、层次聚类C、谱聚类D、Kmeans答案：ABCD14、对于朴素贝叶斯分类器，下面说法正确的是OA、适用于小规模数据集B、适用于多分类任务C、适合增量式训练D、对输入数据的表达形式不敏感答案：ABC15、下列可用于隐马尔可夫预测的算法是OOA、维特比算法B、Baum-We1ch算法C、前向-后向算法D、拟牛顿法答案：ABCD16^Hiatp1ot1ib中,SUbPIOts_adjust方法中的()和()参数分别控制图片的宽度和高度百分比，以用作子图间的间距。
人工智能导论单元练习题1及答案
一、单选题1、人工智能的目的是让机器能够____，以实现某些脑力劳动的机械化。
A.具有完全的智能B.和人脑一样考虑问题C.完全代替人D.模拟、延伸和扩展人的智能正确答案：D2、盲人看不到一切物体，他们可以通过辨别人的声音识别人，这是智能的____方面。
A.行为能力B.感知能力C.思维能力D.学习能力正确答案：B3、连接主义认为人的思维基元是____。
A.符号B.神经元C.数字D.图形正确答案：B4、第一个神经元的数学模型-MP模型是____年诞生的。
A.1943B.1958C.1982D.1986正确答案：A5、符号主义认为人工智能源于____。
A.数理逻辑B.神经网络C.信息检索D.遗传算法正确答案：A6、被誉为“人工智能之父”的科学家是____。
A.明斯基B.麦卡锡C.图灵D.香农正确答案：C7、在等代价搜索算法中，总是选择____节点进行扩展。
A.代价最小B.深度最小C.深度最大D.代价最大正确答案：A8、八数码问题中, 启发函数f(x)=g(x)+h(x)中的常使用____来定义g(x)。
A.节点x与目标状态位置不同的棋子个数B.节点x的子节点数C.节点 x 与目标状态位置相同的棋子个数D.节点x所在层数正确答案：D9、在图搜索算法中，设规定每次优先从OPEN表的前端取一个节点进行考察，则在宽度优先搜索中，新扩展出的子代节点应该放在OPEN 表的____。
A.前端B.末端C.任意位置D.后端正确答案：B10、在图搜索算法中，设规定每次优先从OPEN表的前端取一个节点进行考察，则在深度优先搜索中，新扩展出的子代节点应该放在OPEN 表的____。
A.前端B.末端C.任意位置D.后端正确答案：A11、如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，____必然可以得到该最优解。
A.宽度优先搜索B.深度优先搜索C.有界深度优先搜索D.A*算法正确答案：A12、在启发式搜索中,____提供一个评定侯选扩展节点的方法，以便确定哪个节点最有可能在通向目标的最佳路径上。
人工智能单选练习题库含参考答案
人工智能单选练习题库含参考答案一、单选题（共100题，每题1分，共100分）1、人工智能诞生在1955年，50年代末第一款神经网络-（）将人工智能推向了第一个高潮。
A、感知机B、无人机C、费曼机D、机器人正确答案：A2、GooLeNet中使用较多小tricks，其中全局平局池化GAP就是一个，使用GAP的优点是（）A、加速模型收敛B、提供更好的分类C、增加网络深度D、减少参数量，实现任意大小的输入正确答案：D3、学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为(___)。
A、误差B、精度C、查准率D、错误率正确答案：A4、华为的芯片支持 HUAWEI HiAI 的哪一个模块?A、HiAI FrameworkB、HiAI ServiceC、HiAI FoundationD、HiAI Engine正确答案：C5、有统计显示，在未来，非结构化数据的占比将达到（）以上。
A、$0.90B、0.8C、0.6D、0.7正确答案：A6、我国人工智能的发展战略是（）。
A、12320工业互联B、“1438”战略C、新一代人工智能发展规划D、国家制造创新正确答案：C7、()就是指分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大的情况A、类别不相同B、类别不对等C、类别不平衡D、类别数不同正确答案：C8、以下哪个关键字是与 try 语句一起使用来处理异常的？A、&catch(a)&B、catch&C、&exception&D、&except正确答案：D9、深度学习中的“深度”是指()A、计算机对问题的处理更加灵活B、中间神经元网络的层次很多C、计算机的求解更加精准D、计算机理解的深度正确答案：B10、增强现实领域（AR）大量应用了（）,典型的就是微软的HoLolens。
A、计算机视觉B、语音识别C、图像处理D、虚拟现实技术正确答案：A11、DBSCAN在最坏情况下的时间复杂度是（）A、O(m2)B、O(m*logm)C、O(logm)D、O(m)正确答案：A12、多义现象可以被定义为在文本对象中一个单词或短语的多种含义共存。
《人工智能》--课后习题答案
《人工智能》课后习题答案第一章绪论1.1答：人工智能就是让机器完成那些如果由人来做则需要智能的事情的科学。
人工智能是相对于人的自然智能而言，即用人工的方法和技术，研制智能机器或智能系统来模仿延伸和扩展人的智能，实现智能行为和“机器思维”，解决需要人类专家才能处理的问题。
1.2答：“智能”一词源于拉丁“Legere”，意思是收集、汇集，智能通常用来表示从中进行选择、理解和感觉。
所谓自然智能就是人类和一些动物所具有的智力和行为能力。
智力是针对具体情况的，根据不同的情况有不同的含义。
“智力”是指学会某种技能的能力，而不是指技能本身。
1.3答：专家系统是一个智能的计算机程序，他运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题。
即任何解题能力达到了同领域人类专家水平的计算机程序度可以称为专家系统。
1.4答：自然语言处理—语言翻译系统，金山词霸系列机器人—足球机器人模式识别—Microsoft Cartoon Maker博弈—围棋和跳棋第二章知识表达技术2.1解答：（1）状态空间(State Space)是利用状态变量和操作符号，表示系统或问题的有关知识的符号体系，状态空间是一个四元组（S，O，S0，G）：S—状态集合;O—操作算子集合;S0—初始状态,S0⊂S;G—目的状态,G⊂S,(G可若干具体状态，也可满足某些性质的路径信息描述)从S0结点到G结点的路径被称为求解路径。
状态空间一解是一有限操作算子序列，它使初始状态转换为目标状态：O1 O2 O3 OkS0→−−−S1→−−−S2→−−−……→−−−G其中O1，…，Ok即为状态空间的一个解(解往往不是唯一的)（2）谓词逻辑是命题逻辑的扩充和发展，它将原子命题分解成客体和谓词两个部分。
与命题逻辑中命题公式相对应，谓词逻辑中也有谓词（命题函数）公式、原子谓词公式、复合谓词公式等概念。
一阶谓词逻辑是谓词逻辑中最直观的一种逻辑。
（3）语义网络是一种采用网络形式表示人类知识的方法。
人工智能导论(第3版)第9章 神经计算习题解答[3页]
![人工智能导论(第3版)第9章 神经计算习题解答[3页]](https://img.taocdn.com/s3/m/e8aba406bfd5b9f3f90f76c66137ee06eff94ee6.png)
习题99.1 感知器的一个基本缺陷是不能执行异或（XOR ）函数。
解释造成这个局限的原因。
解：感知器由两层神经元组成，其中只包括一层M -P 功能神经元，只能产生一个线性超平面。
而异或函数是非线性可分问题，可考虑异或函数的函数图像，会发现仅由一个线性超平面无法将输出结果分开，感知器的学习过程不会收敛，因此感知器不能执行异或函数。
9.2试用单个感知器神经元完成下列分类，写出其训练的迭代过程，画出最终的分类示意图。
已知11223344000211002120，；，；，；，⎧⎫⎧⎫⎧⎫⎧⎫⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎡⎤========⎨⎬⎨⎬⎨⎬⎨⎬⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥-⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎣⎦⎩⎭⎩⎭⎩⎭⎩⎭P t P t P t P t解：第一次迭代：W=[0,0], b=0;第二次迭代：W=[0,0], b=0;第三次迭代：W=[0,2], b=-1;第四次迭代：W=[0,2], b=-1;第五次迭代：W=[0,2], b=-1;第六次迭代：W=[0,2], b=-1;边界方程：2210x -=分类示意图9.3 简述BP 神经网络的基本学习算法。
解：略。
9.4 编写计算机程序，实现BP 神经网络对26个英文字母的识别，通过实验给出网络的识别出错率。
解：略。
9.5 利用下述输入模式训练竞争网络：123111, , 111-⎡⎤⎡⎤⎡⎤===⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦⎣⎦P P P （1）使用SOM 学习规则，其中学习率初值0η=0.5，试将输入模式训练一遍（即每个输入按给定顺序提交一次）。
假设初始权值矩阵为⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎣⎡=2 00 2W （2）训练一遍输入模式之后，模式如何聚类？（即哪些输入模式被归入同一类中？）如果输入模式以不同顺序提交，结果会改变吗？解释其原因。
（3）用0η=0.5重复（1）。
这种改变对训练有何影响？解：（1）竞争层两个神经元，权值向量分别为1(0)W =，2(0)W =。
归一化：i P 与j W 分别除以各自的二范数，可得： 1230.7070.7070.707, , 0.7070.7070.707-⎡⎤⎡⎤⎡⎤===⎢⎥⎢⎥⎢⎥--⎣⎦⎣⎦⎣⎦P P P 1(0)[1,0]=W ，2(0)[0,1]=W输入1P ：11(0)0.765-=T P W12(0) 1.848-=T P W1112(0)(0)-<-T T P W P W 神经元1获胜，1W 调整。
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第五章 神经网络课后习题及答案
一、选择题：
1. 在BP算法中，设y=f(xi)为xi的平滑函数，想知道xi对y增大变化的情况，
我们可求 ，然后进行下列的哪一项？ （ B ）
A 取最小
B 取最大
C 取积分
D 取平均值
2. 对于反向传播学习，无论是在识别单个概念的学习或识别两个概念的学习中，都涉及到下列的哪一个操作？ （ A ）
A 权值的修正
B 调整语义结构
C 调整阀值
D 重构人工神经元
3. 根据Hopfield网络学习的特点，能实现联想记忆和执行线性和非线性规划等求解问题其应用没有涉及到下列的哪一个内容？ （ D ）
A 模糊推理模型
B 非线性辨认
C 自适应控制模型
D 图象识别
4. 对于神经网络的二级推理产生式规则由三个层次构成，它不含下列的哪一个层次？ （ C ）
A 输入层
B 输出层
C 中间层
D 隐层
5. 人工神经网络借用了生理神经元功能的一些描述方式，它涉及到下列的哪一些内容？ （ ABC ）
A 模拟神经元
B 处理单元为节点
C 加权有向图
D 生理神经元连接而成
6. 在应用和研究中采用的神经网络模型有许多种，下列的哪一些是具有代表性的？ （ ABD ）
A 反向传递（BP）
B Hopfield网
C 自适应共振
D 双向联想存储器
7. 下列的哪一些内容与反向传播学习算法有关？ （ ABCD ）
A 选取比率参数
B 误差是否满足要求
C 计算权值梯度
D 权值学习修正
8. 构造初始网络后，要用某种学习算法调整它的权值矩阵，使NN在功能上满足样例集给定的输入一输出对应关系，并由此产生推理，该矩阵必须满足下列的哪一个性质？ ( A )
A 收敛性
B 对称性
C 满秩性
D 稀疏性
9. 在人工神经元的功能描述中，往往会用一激发函数来表示输出，常用的一般非线性函数有下列的哪一些项？ ( ABD )
A 阀值型
B 分段线性强饱和型
C 离散型
D S i gm oid型
10. 基于神经网络的推理，其应用中必须涉及到下列的哪一些内容？ ( ACD )
A NN的结构模型
B NN的推理规则
C NN的学习算法
D 从NN到可解释的推理网
二、填空题：
1. 前馈网络是一种具有很强学习能力的系统，结构简单，易于编程。
前馈网络通
过简单非线性单元的复合映射而获得较强的非线性处理能力，实现静态_非线性映射___。
2. 基于神经网络的学习是研究如何使用人工神经网络来模拟生理神经元的特性，并讨论了__反向传播__如何改变一个模拟神经元对另一个模拟神经元的作用
3. 生理神经元由一个细胞体和突两部分组成。
突分两类，即轴突和_树突___。
三、简答题：
1. 人工神经网络为什么具有诱人的发展前景和潜在的广泛应用领域？
人工神经网络具有如下至关重要的特性：
(1) 并行分布处理
适于实时和动态处理
(2)非线性映射
给处理非线性问题带来新的希望
(3) 通过训练进行学习
一个经过适当训练的神经网络具有归纳全部数据的能力，能够解决那些由数学模型或描述规则难以处理的问题
(4) 适应与集成
神经网络的强适应和信息融合能力使得它可以同时输入大量不同的控制信号，实现信息集成和融合，适于复杂，大规模和多变量系统
(5) 硬件实现
一些超大规模集成是电路实现硬件已经问世，使得神经网络成为具有快速和大规模处理能力的网络。
2. 简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法。
生物神经元
大多数神经元由一个细胞体(c ell b ody或s o ma)和突(p r o c e ss)两部分组成。
突
分两类， 即轴突(a xo n)和树突(de n d r i t e)，轴突是个突出部分，长度可达
1m，把本神经元的输出发送至其它相连接的神经元。
树突也是突出部分，但一般较短，且分枝很多，与其它神经元的轴突相连，以接收来自其它神经元的生物信号。
轴突的末端与树突进行信号传递的界面称为突触(s y na p s e)，通过突触向其它神经元发送信息。
对某些突触的刺激促使神经元触发(fi r e)。
只有神经元所有输入的总效应达到阈值电平，它才能开始工作。
此时，神经元就产生一个全强度的输出窄脉冲，从细胞体经轴突进入轴突分枝。
这时的神经元就称为被触发。
突触把经过一个神经元轴突的脉冲转化为下一个神经元的兴奋或抑制。
学习就发生在突触附近。
每个人脑大约含有10^11-10^12个神经元，每一神经元又约有10^3-10^4个突触。
神经元通过突触形成的网络，传递神经元间的兴奋与抑制。
大脑的全部神经元构成极其复杂的拓扑网络群体，用于实现记忆与思维。
人工神经网络的结构
人工神经网络由神经元模型构成。
每个神经元具有单一输出，并且能够与其它神经元连接，存在许多输出连接方法，每种连接方法对应于一个连接权系数。
人工神经网络的结构分为2类，
(1)递归(反馈)网络
有些神经元的输出被反馈至同层或前层神经元。
信号能够从正向和反向流通。
Hopfield网络，E l mman网络和J o r d an网络是代表。
(2) 前馈网络
具有递阶分层结构，由一些同层神经元间不存在互连的层级组成。
从输入层至输出层的信号通过单向连接流通，神经元从一层连接至下一层，不存在同层神经元之间的连接。
多层感知器(ML P)，学习矢量量化网络(LVQ)，小脑模型连接控制网络(C M AC)和数据处理方法网络(GM DH)是代表。
人工神经网络的主要学习算法
(1) 指导式(有师)学习
根据期望和实际的网络输出之间的差来调整神经元连接的强度或权。
包括Del ta
规则，广义Del ta规则，反向传播算法及LVQ算法。
(2) 非指导(无导师)学习
训练过程中，神经网络能自动地适应连接权，以便按相似特征把输入模式分组聚集。
包括K o h o n e n算法，C ar pe nt e r-Gr o ssb e rg自适应谐振理论(A RT) (3) 强化学习
是有师学习的一种特例。
它不需要老师给出目标输出，而是由一个“评论员”来评介与给定输入相对应的神经网络输出的优度。
例如遗传算法(G A)。