1. 长短时记忆神经网络相对于RNN有效缓解了什么问题？
长短时记忆神经网络（LSTM）相对于传统的循环神经网络（RNN）有效缓解了两个主要问题。
首先，LSTM有效解决了RNN中梯度消失的问题。在传统的RNN中，当序列长度增加时，梯度在反向传播过程中会逐渐消失，这使得RNN很难处理长序列数据。而LSTM通过引入三个门（输入门、遗忘门和输出门）来控制信息的流动和保留，从而能够更好地处理长序列数据，并保留长期的状态信息。
其次，LSTM能够更好地处理序列数据，尤其是长序列数据。由于LSTM能够控制信息的流动和保留，它能够有效地处理时间序列数据中的长期依赖关系，而这是传统的RNN很难做到的。
因此，LSTM在许多序列预测任务中表现出了优越的性能，例如语音识别、自然语言处理、时间序列分析等。
3. “目标检测，知识图谱，混合智能”哪一个是理解人类语言的知识库？
- 目标检测：目标检测是一种计算机视觉技术，用于识别图像或视频中的物体并确定其位置。它通常用于图像分类、物体识别、人脸识别等领域。虽然目标检测技术可以帮助理解图像中的内容，但它本身并不直接与理解人类语言的知识库相关。
- 知识图谱：知识图谱是一种表示知识的方法，它通常由节点和边组成，表示实体之间的关系。知识图谱可以用于构建语言模型，帮助机器理解人类语言中的概念、实体和关系。因此，知识图谱是理解人类语言的知识库的重要组成部分。
- 混合智能：混合智能是一种结合了人工智能和人类智能的技术，它旨在将人工智能和人类智能的优势结合起来，以实现更高效、更准确的问题解决。虽然混合智能可以帮助人类更好地理解和使用语言，但它本身并不直接与理解人类语言的知识库相关。
综上所述，知识图谱是理解人类语言的知识库的重要组成部分。
4. CNN图像识别类似于视觉神经原理，个体皮层神经元仅在被称为（）的视野受限区域中对刺激做出反应？
个体皮层神经元仅在被称为感受野的视野受限区域中对刺激做出反应。不同神经元的感受野部分重叠，使得它们能够覆盖整个视野。这是人脑视觉结构的一种特性，与CNN图像识别的原理有一定的相似之处。
5. 一般当隐藏层多于（）层时，就可以称为深度学习了?
一般当隐藏层多于三（或超过三）层时，就可以称为深度学习。随着隐藏层的增多，神经网络的深度也会增加，从而可以学习更复杂的特征和模式。
6. CNN 图像识别包括哪几个过程？
- 图像预处理：对输入的图像进行预处理，包括灰度化、去噪、归一化等操作，以提高图像识别的准确性和效率。
- 特征提取：使用CNN（卷积神经网络）提取图像的特征。CNN可以通过学习自动提取图像中的重要特征，如边缘、纹理、颜色等。
- 分类器设计：根据提取的特征设计分类器，将图像分类到不同的类别中。常用的分类器有softmax分类器、支持向量机等。
- 训练和优化：使用训练数据对CNN进行训练，通过反向传播算法不断调整网络参数，使网络的输出结果与实际结果尽可能接近。同时，使用验证数据对网络进行验证，以防止过拟合。
- 预测和评估：使用测试数据对训练好的CNN进行预测，评估模型的准确性和性能。根据评估结果可以对模型进行进一步优化。
总之，CNN图像识别包括多个过程，这些过程相互协作，共同完成图像识别的任务。
7. 人脸识别的四个步骤顺序是：
- 人脸检测：从图形中识别出一个区域为人脸，检测窗口有大小，一般只检出比检测窗口大的人脸。
- 人脸定位：在识别的人脸中定位M个人脸关键点。
- 人脸特征：根据人脸中定位的M个关键点计算人脸特征N维浮点向量（常见有128、256、512维等）、以及人脸的置信度。
- 人脸检索：根据人脸特征从人脸特征库中检索相似人脸，相似度常采用余弦夹角或欧氏距离度量。
在人脸检测和人脸定位过程中，还有人脸角度校正（参见人脸姿态）、人脸清晰度计算等相关操作，这里不作展开。通常，人脸识别的前3个步骤，人脸检测、人脸定位、人脸特征计算这3个步骤需要串行执行，因此均包含在同一个模块中，依赖GPU加速缩短计算时间，该模块最终产出人脸特征（相对来说，其中的人脸检测步骤相对快一些）。
8. 什么是有监督学习，什么是无监督学习？
有监督学习（Supervised Learning）和无监督学习（Unsupervised Learning）是机器学习中的两种主要方法，它们的主要区别在于是否需要标注数据。
有监督学习是指从一组标记过的数据中学习模型，然后使用该模型对新的未标记数据进行预测。在有监督学习中，每个样本都有一个标签，用于指示样本属于哪个类别或具有哪个特征。常见的有监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树等。
无监督学习是指从一组未标记的数据中学习模型，然后使用该模型对新的数据进行聚类或降维等操作。在无监督学习中，没有标签信息，因此需要从数据集中发现和总结模式或者结构。常见的无监督学习算法包括聚类算法（如K-均值聚类、层次聚类等）、降维算法（如主成分分析、t-分布邻域嵌入算法等）等。
总的来说，有监督学习和无监督学习的主要区别在于是否需要标注数据。有监督学习需要标注数据，因此可以用于分类、回归等任务；而无监督学习不需要标注数据，因此可以用于聚类、降维等任务。
9. 词法分析的作用是什么？
- 分词：词法分析的首要任务是将输入的文本切分成一个个独立的词汇单元，这些单元称为词素。例如，输入的文本是“我爱自然语言处理”，词法分析的结果是将它切分成“我”、“爱”、“自然语言”、“处理”四个词素。
- 词性标注：词法分析的另一个任务是对每个词素进行词性标注。词性是词语的属性，用于描述词语在句子中的作用。例如，“我”是代词，“爱”是动词，“自然语言”是名词，“处理”是动词。
- 消歧：在某些情况下，一个词素可能有多个可能的词性，这时需要进行消歧，确定它在句子中的具体词性。
- 提取关键词：词法分析还可以用于提取文本中的关键词。通过分析文本中每个词素的频率和分布，可以确定哪些词素是文本中的重要词汇，从而提取出关键词。
- 构建词汇表：在自然语言处理中，通常需要构建一个词汇表，将所有的词素进行归纳和整理。词法分析是构建词汇表的重要步骤之一。
总之，词法分析是自然语言处理中的一个基础步骤，它为后续的句法分析和语义分析提供了基础数据和结构支持。
10.爬山算法和模拟退火算法哪个只能找到局部最优解?
- 爬山算法：爬山算法是一种基于局部搜索的优化算法，它从一个初始解开始，通过不断地移动到相邻解中具有更高优度的位置，来逐渐逼近最优解。然而，爬山算法容易陷入局部最优解，因为它是基于当前位置的邻域信息进行搜索的，而可能忽略了更广阔范围内的可能性。
- 模拟退火算法：模拟退火算法是一种随机搜索算法，它通过在解空间内随机搜索来寻找最优解。算法会随机选择一个解，然后根据目标函数计算该解的优度，如果该解的优度比当前最优解更好，那么就接受该解作为新的当前最优解。然而，如果该解的优度比当前最优解差，也有一定的概率会接受该解作为新的当前最优解。这种“接受差解”的策略使得模拟退火算法在处理复杂问题时能够跳出局部最优解的陷阱，从而找到全局最优解。
综上所述，爬山算法更容易陷入局部最优解，而模拟退火算法则相对更能够找到全局最优解。然而，这并不意味着模拟退火算法就一定优于爬山算法，因为在实际应用中，问题的特性、初始解的选择、参数设置等因素都可能影响算法的性能和结果。因此，选择哪种算法应该根据具体问题的特性和需求来决定。
11. 不属于右脑主要功能的是：直觉；逻辑；图像；看地图？
不属于右脑主要功能的是逻辑。右脑主要负责图像、直觉和看地图等功能。因此，选项中与右脑功能不匹配的是逻辑。
12. Computer Version 中文是： ？
计算机版本
13. 人工神经网络模型训练是为了确定什么？
人工神经网络模型训练的目的是为了确定神经元之间的连接强度，以实现特定的学习算法和分类性能。具体来说，训练过程会不断调整神经元之间的权重，以使得网络在给定输入的情况下能够产生期望的输出。这种训练过程可以通过反向传播算法等监督式学习方法实现，也可以通过无监督学习方法如自编码器等进行。最终，训练好的神经网络可以用于各种实际问题的解决，如图像识别、语音识别、自然语言处理等。
14. 奖励机制是什么算法的原理？
奖励机制是强化学习算法的原理之一。强化学习是一种通过与环境互动来学习如何采取行动以最大化累积奖励的机器学习方法。在强化学习中，智能体（agent）会采取一系列的行动（action），并在每个行动后接收来自环境的反馈（reward）。奖励可以是正面的，也可以是负面的，取决于智能体的行动是否有助于达到其目标。
奖励机制的核心思想是，智能体通过不断地尝试不同的行动，并观察每个行动带来的奖励，来学习哪些行动是有益的，哪些是有害的。然后，智能体会根据这些经验来调整其行动策略，以最大化累积奖励。
在训练过程中，智能体会根据当前的环境状态和历史经验来选择下一个行动。这种选择可以是基于贪婪策略（选择当前看来最好的行动），也可以是基于其他更复杂的策略，如Q-learning、Sarsa等。
奖励机制在许多领域都有应用，如机器人控制、游戏AI、自然语言处理等。它是一种非常有效的机器学习方法，尤其适用于那些需要与环境互动并最大化累积奖励的问题。
15. 将一个40*40大小的特征图用5*5的滤波器进行卷积计算，得到的特征矩阵大小是?
我们有一个40×40大小的特征图，现在我们要用一个5×5的滤波器对其进行卷积计算。我们的目标是找出卷积计算后得到的特征矩阵的大小。假设原始特征图的大小为 W1 × W1，滤波器的大小为 F × F。卷积后得到的特征矩阵的大小为 W2 × W2。
卷积操作会使得特征矩阵的宽度和高度都减小 F 个单位。因此，W2 = W1 - F + 1。
用数学公式，我们可以表示为：W2 = W1 - F + 1
现在我们要来代入具体的数值进行计算。
计算结果为：W2 = 36所以，卷积计算后得到的特征矩阵的大小是：1296。
16. 朴素贝叶斯算法和神经网络是否都能处理自热语言？
朴素贝叶斯算法和神经网络都可以处理自然语言。
朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它通常用于文本分类、情感分析等自然语言处理任务。它假设每个特征之间是独立的，然后使用训练数据来估计特征的条件概率和类别的先验概率，从而进行分类。
神经网络，特别是循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN），也被广泛用于自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。神经网络通过学习输入序列和输出序列之间的映射关系，能够处理复杂的自然语言任务。
需要注意的是，虽然这两种方法都可以处理自然语言，但它们的工作原理和适用场景有所不同。朴素贝叶斯算法通常更简单、易于理解和实现，而神经网络通常更复杂，需要更多的计算资源和时间进行训练。因此，在选择使用哪种方法时，需要根据具体任务和资源来决定。
17. K-Means 聚类中心是随机数还是有特定的值？
K-Means聚类中心在算法开始时是随机选择的，但并非完全随机，而是要满足一定的条件。
具体来说，在K-Means聚类算法中，首先会从输入的数据点集合中随机选择一个点作为第一个聚类中心。然后，对于数据集中的每一个点x，计算它与最近聚类中心（指已选择的聚类中心）的距离D(x)。接下来，选择一个新的数据点作为新的聚类中心，选择的原则是：D(x)较大的点，被选取作为聚类中心的概率较大。重复以上步骤直到k个聚类中心被选出来。最后，利用这k个初始的聚类中心来运行标准的k-means算法。
18. 视觉诱发电位是可探测的脑电波信号吗？
是的。视觉诱发电位是一种可探测的脑电波信号。它是大脑皮质枕叶区对视刺激产生的电反应，代表神经系统对视觉刺激的电生理反应。
19. 机器人中使各个机械不建产生运动的是什么系统？
机器人中使各个机械部件不产生运动的是控制系统。
控制系统是工业机器人的神经中枢，它由计算机硬件、软件和一些专用电路构成。控制系统的作用是接收和解释操作人员的命令，以及根据机器人的运动模型和控制算法产生适当的命令来控制机器人的运动。
控制系统通过计算机程序来控制机器人的运动，确保机器人按照预定的路径、速度和加速度进行运动，并避免碰撞和错误操作。控制系统还可以通过传感器来感知环境，并根据环境信息调整机器人的运动。
因此，机器人中的控制系统是使各个机械部件不产生运动的关键系统之一。
