3、人工智能技术基础思考与练习题答案.docx

思考与练习题答案第1章1 .什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以考虑.答：人工智能是研究用计算机对人类的智能进行模拟和扩展的一门技术科学,其目的是让机器使用与人类相似的智能对信息进行处埋和加工.2 .在人工智能的发展过程中.有“思，起了“作用？答：（1）模拟人的逻辑思维能力.（2模拟人的大脑结构.（3）模拟人的行为能力.3 .人工智能研究包括要些内容？这些内容的要性如何？答：（1人工神经网络.简单模拟生物神经网络，构造人工智能模型的基础；（2）知识图谱.用图模型表示知识、实现知识推理的技术,是构建逻辑思维的基础结构：3图神经网络，图和神经网络相结合的产物，砂合形象思处和逻辑思维的桥梁：（4）机器学习方法，确定模型参数的方法，实现模型优化的核心技术。第2章1 .什么是神经网络？请写出抻鲤网络的基本结构.答：人工神经网络是由大J1.t人工神经元按一定规则连接构建成的网络结构，是一种模仿生物神经网络行为特征具有分布式并行信息处理能力的数学模型。人工神经网络有三种基本结构：（1）前馈型网络：单向多层网络结构.其中每一层包含若干个人工神经元，同一层的人工神经元之间没有互相连接，层间信息的传送只沿一个方向进行。（2）反馈盘网络：网络中的人工神经元不仅可以接受其它人工神经元的信号，同时也格自身的怆出信号作为输入佶号.（3）自组织神经网络：通过自动寻找输入信恩中的内在规律和木质属性，自组织、自适应地改变网络参数与结构的人工神经网络,自组织网络中的节点与其邻域内其他节点广泛相连.并互相激励,具备自主学习能力.2 .计算Re1.U函数的导数，说明Re1.U函数的死亡问题.答：Re1.U函数在X取值为.负的情况卜，函数输出值为0,在其它情况下为雄性函数，因此,其导数仅在X为正时存在等于1.但布干Re1.U函数使得所有小于。的输入信号部等于0,这使得更新参数之后，会出现参数无法继续更新的情况，W存在Re1.U函数死亡何典，3 .与计算机程序，分别使用梯度下降法，机梯度下降法比较诚险结果.答：可以自己选择任意可做函数.使用任何计算机谱小例如MtaIab.Python.娘程实现两种梯度下降法，对比实照结果.4为什么使用反向传播算法进行套效更新时，不宜接初始化为。？答：由于反向传播曾法是基于梯僮下降的递推优化算法，梯度与参数直接相关，如果将参数初始化为零，那么将V致梯度为零，进而使卷数无法更新，因此多数不能直接初始化为0.5 .试述反向传播的基本学习算法.答：反向传播修法包含两个过程,输入信息沿背神经网络从前向后正向传播，计辣损失除数：然后利用损失函数计驾广义误差并从神经网络从后向前反向传播,进而利用广义误差进行神经网络参数更新，6 .写计算机程序，用动法实现两层神短网络对MNIST手写数据集的识别答：可以使用任何计算机语言，例如Mta1.ab.Python.编程实现，注意这里的两层神经网络指的是含有一个溶层的前向神经网络。第3章1 .什么是卷积探作？说明步长、填充分别指的是什么.答：利用卷枳核对怆入图像做卷枳运算，以检冽输入图片的局部特征.步长即卷积核在原始图片上做卷积时摊次滑动的像素点。填充指为输入特征图进行边界埴充，保证送积运算后得到需要大小的特征图.2 .什么是液化掾作？说明油化M1.作的种类和作用有寿些.答：池化操作用于改变的是图像的尺寸，加大值池化提取池化区域的最有奴特征，平均池化提取池化区域的平均特征.步长指池化操作的特征图上的滑动距高,填充用于上采样（反向池化）在相应区域填零，3 .试述IeNet-5、A1.ex-Net.VGGNet的网络结构答：参照书中给出的网络绪构图进行描述.4 .试述InCePt1.on、ResNet,SENet相对于VGG-Net的鼻同点答：参照书中给出的网络结构图进行描述.5 .试用编程实现InCePtion、ResNet,SE-ReSNet等网络模型，井对比分析实殴结果.答：可以使用任何计算机语言，例如Mta山b.Python.在相应的环境卜编程实现.1 .什么是循环钟经网络？为什么要使用循环神经网络？面要说明其原理.答：循环神经网络(ReCUrremNeUra1.Network,RNN)足一类处理序列数据的人工神经网络，相较于卷枳神经网络关注的是数据中的局部特征，循环神经网络关注的是序列数据中按照序列顺序的前后依赖关系.它将先前数据的计算结果与之后的数据一同计算产生新的结果，如此循环往发.正是因为循环M络对于不同时间步的数据不是同时计算的，因而可以处理可变长度的序列数据，大大扩大了应用的树,2 .对于一个单层且时间步为3的一环神较网络，请写出进行第一次前向梅搭的过程.答：单层RNN的网络方程如下，对于f时刻：声“(。/)+Wa)+b)(1)其中为激活函数，般来说会选择tanh函数，b为储汽;XM,m)分别为网络输入和除层输出°输出层输出为:=(Vh1.ti+c)(2)其中3为激活函数.通常RNN用于分类任务，故这里一般用SoftmaX函数.第一次前向传播过程如卜：由于初始时刻，M°>=0,故第一次前向传播隐层输出为：h(=(,+b)输出层输出为:W(VTJ+c)3 .请用考对于诗政等文本生成任务可以采用舞和网络结构，并简述调练海程.答：由于诗歌等文本生成何跑均能对输入的作谆的要求进行理解，而这些要求是有前后顺序的序列数据，因此必须采用有处理序列数据能力的RNN或TranSfOrmer为础的网络结构。这类网络结构的训练同样采用有教师的误差方向传播算法进行，其训练流程包括正向传播输入数据,反向传播广义误差，进而实现网络权位的更新V个过程.4 .简述循环神短网络首向传播和反向传播的过程.答：由于循环神经网络可以按时间展开成前向神经网络,因此它也可以使用误差反向传播算法进行训练,也包含前向传播和反向传播两个过程,能要注意的是RNN中的权仪包含输入权、反馈权和输出权三种，且在层之间是不变的，前向传报的过程是从输入层开始，通过网络的每一层，直到输出层（这里的层是按时间展开的RNN的层）.在前向传播过程中，输入数据通过网络的每一层进行计算,最终得到抬出结果.这个过程是计算网络对输入数据的预测结果，反向传播的过程是在前向传播的基础上进行的.在反向传摘过程中,首先计算损失的数对输出结果的梯度，然后将这个梯度通过网络的卷一层反向传播回怆入层.这个过程是计扰网络参数的更新量，以使得网络的预测结果更加接近于宾实结果。在前向传播和反向传播的过程中，需要注意权於的更新和梯度的计算.权重的更新是根据梯度的方向和大小诳行的，而梯度的计豫是根据损失函数时输出结果的偏注数进行的，因此，在进行反向传播时，需要计算损失函数对输出结果的倒分数，然后通过琏式法则计分每一层神经元的梯度,坡后根据梯度更新每一层的权重.通过前向传播和反向传播的反复迭代，网络的权重会不断更新，使得网络的预测结果更加接近于真实结果.诚终.当网络的损失函数达到一个较小的值或者不再明雅下降时,可以认为网络已羟训练好了.5 .简述什么是"梯度消失"和“梯度炸”,如何处理循环神短网络中出现的“梯度消失"和巾度炸”问题？答：在神姓网络的训练过程中广义误差趋于零的现象称“梯度消失”，玲于无穷则称为“梯度爆炸工在循环神经网络中可以采用Re1.U函数作为神经元的的激活函数解决“梯度消失”问题，但Re1.U函数的导致在其输入大于零时恒为1这又会导致“梯度爆炸”现象出现，这可以设置广义误差的最大值或枭用逐层正则化（按时间步展开的虚拟层）来斛决,6 .IQ述ISTM网络的结构原理.答：1.STM是RNN的曲进，通过增加陞层细胤状态变冰和U控机制提两网络附层的存储容比，精妙的门控制将除层的状态信息（可以看整长期记忆）和当前时刻的输入信息（可以看作短期记忆）结合起来,有效地提高/网络解决复杂问题的能力.1.STM网络结构中,遗忘门拄制陷层状态的遗忘程慢，输入IJ控制网络输入对冷层状态影响，输出门控制冷层状态对隐层输出的影响.细胞状态和三个门使网络增加了6个权值矩阵，大大扩展了RNN的存储能力.7 .简述1.STM网络与GRU网络的区期.答：1.STM网络的隐层仃细胞状态变依和第层输H1需要6个方程描述其工作过程.GRU将1.STM的细施状态与隐层输出合并,仅需4个方程描述其工作过程.由于GRU没有细胞状态，其记忆能力比1.3TM有所下降（权矩阵少了2个）。第5章1 .什么是注意力机制？简要说明其原31和工作过程.答：注意力机制（AttentionMechanism）是人类所特有的大脑信号处理机制.例如,人类视觉通过快速扫描全局图像，获得需要H点关注的目标区域，也就是一履所说的注迤力焦点，而后对这一又域投入更多注意力资源，获取更多所需要关注目标的细节信息，抑制其他无用佶思，人类的听觉也具有同样的功能.深度神经网络中采用的注懑力机制从本质上讲利人类的选择性视觉、听觉注意力机制类似.其核心目的也是从众多信息中选择出对当前任务更关键的信息,降低对其它信息的关注度，提高任务处理的效率和准确性，深度神经网络中使用的注意力机制有两类：硬注意力（HardAttention）软注意力（SoftAttention）.硬注迤力机制的麻理和工作过程是通过技术手段（例如，检测和分割）选择输入中特定位置上的信息（例如，人的身体，人脸等，屏蔽掉其它信息,进利用选定的信息完成特定的任务.通常硬注意力的操作是不可微的，很难在深度神任网络中通过训练来褥到，因此实际应用并不多，软注意力机制不同于硬注意力它不是从N个信息中只选择某几个.而是计算N个信息的加权平均.我原理和工作过程是首先对输入信息做非线性变换作为相似度或计匏询问信息（来自于输出或给入）与输入的相似度,然后将相似度检归一化处理作为加权值，呆后对粉入信息做加权处理作为注诲力输出.软注意力足可微的.可以通过神经网络算舟梯度并且利用前向传播和反向传播来学习得到注意力的权武。较注意力是【匈定性的注意力，训练完成后直接Ur以通过网络生成.软注意力还可以细分为通道注意力、空间注意力、时间注意力：自注意力和互注遗力等.2 .请说明为什么在卷积神短网络中要应用通道注意力和空间注意力.答：在卷枳神经网络中.特证图代表了原始图像数据的特征,在同一层中.不同的特征图代表了不同的属性.显然,不同地性对于卷积神般网络要完成的工作贡献程度不同，应该给予不同的重视程度，因此要在卷枳神经网络中应用通道注意力以反映对通道重视程度，卷积神经网络处理图像数据中的每个像素对于所要完成的任务重要性不完全相同,同样,0层中特征图中每个像素对所完成任务的亚要性也不相同，因此给特征图的姆个像素加权有利于提高卷枳神经网络的性能,而这种加权是由空间注意力完成的，因此在卷枳网络中也要应用空间注意力.3 .自注京力的衣询=来自何处？能够解决什么何题？答：来自输入自身,能峥建立输入序列的长程关系,斛决耕入序列的信息相关性难以建立的问S.在深度神经网络中应用日注意力机制能的有效提高深度神羟网络的性能.4 .说明自注It力模块不曷独立使用的*因.答：自注意力机制仅是通过寻找输入量或输入序列内部相关性给尬人加权的一种方法.不能实现神羟网络的非雄性变换功能，因此不能将自注您力机制作为深度神经M络使用.5 ,自注意力机制与RNN有什么区别？答:(1)自注意力是前向税性单层网络，不能表示非线性映射关系，但能膨建立任何反度输入长程关系，将它与某种前向神经网络结合，对于处理长程依赖关系的问题会有更好效果：RNN是反馈网络,由于激活函数的特性,训练时会出现梯度消失和梯度爆炸问题.难以建立输入数据的长程关系，所以RNN在处理涉及长程依赖关系的问邈时效果不佳.(2)自注意力机制Ur以并行实现，且Ur以枭用二阶矩阵相乘提高处理速度：RNN只能按数据的输入顺序串行计算,无法并行实现计算效率相对低下:双向RNN由于存在正反两个方向的申行计算，效率更低。(3)实现自注意力模型和RNN时，自注意力模型和双向RNN比普通RNN需要更大内存空间，存储中间结果，I1.输入数据的长度越长，需求越大.6 .互注意力的查询量来自何处？常用在什么类型的深度神i网络中？解决什么类型的问题？答：来白输出信息,常用在具有编码译码能力的深度神经网络中.艇决具有内容理解.语者期译等问SS.7 .请举例说明各种注:力机制的使用方法.答：在使用卷积神经网络的图像快红、去噪.图像分类、目标检测等附用中通道注意力、空间注意力和自注意力蚱决通道R要性、空间信息JR要性和输入信息间的关联性向题。在解决自然语言处理问题的RNN中常使用互注意力解决输出与重要输入的关联，在TranSfOrmer中使用自注意力建立输入序列的长程关联，使用互注意力建立怆出1.j怆入的关联。1 .说明Transformer的来源,简要说则其朦理和工作过程.答:TranSfOrn1.er来源于VaswaniA等人在2017年发表的文章“Attentionisa1.1.youneed：*,由具有残差连接的注意力机制和具有残基连接的全连接前向网络搭建而成原始的TranSfOrmer是一-个EnCOder-Decoder的结构，由6个端码模块和6个谛码模块如成“编码器最后一个模块的黝出作为译眄器每个模块的谕入.作为编码译码结构的TranSfOrmer其原理就是输出取现输入，工作过程包含三个步骤:（1）获取输入序列中的短个输入的表示向埴：（2）将得到输入向量矩阵送入编码器中：（3）将编码器输出的编码信息矩阵传递到译码器中，洋码器依次会根据当前输出的前面所有输出来产生下一个输出.2 .请说明多头注意力有什么作用.答：多头注意力将多个注意力集成到一起，学习输入特征空M的多个子集，使Transformer的特征提取能力进一步提升.3 .给出TransformerG码外的结构，说明各部分的功能.答:编码器结构如右图所示：它是由Mu1.ti-HeadSe1.f-Attention.Add&Norm.FeedForward.Add&Norm组成的.Mu1.ti-HeadSe1.f-Attention：学习输入特征空间的多个子集，多角度提取输入特征：Add&Norm：残差连接提升训练效果，层正则化加快同络训练收敛速%FeedFonvard:实现非线性特征提取.4 .给出TranSfOrmer译码卷的结构，说明各部分的功能.OiAM答：译码器结构如右图所示：包含两个MUIti-HeadAttentiOn层.第一个Mu1.ti-HeadAttention层采用了Masked操作，是掩膜输入的多头自注於力.第：个Mu1.ti-HeadAttention层的K.V矩阵使用Encoder的编码信息矩阵C进行计算，而Q使用上一个DeCOderb1.ock的输出计算是多头互注意力.DeCOderbIOCk的最后有一个SOftmaX层计算下一个总H1.（翻译的单词）的概率。Add&Norm；残差连接提升训练效果，层正则化加快网络训练收敛速度，FeedForward：实现非雄性特征提取。5 .BERT适合解决自然语TQ城什么类型问?答：适合解决自然语言理解领域的文字内容理解类问题，如，6 .GPT适合解决自然语Irf1.wt什么类量向愚？答：适合解决自然语古理好领域的文字生成类任务.7 .VJT是用于解决什么问题Transformer模型？其入是如何形成的？答：ViT是用于解决计舞机视觉问题的TranSfOnT1.er模型.其输入是带图片分割成多个小块，每个小块称为PatCh,并将图像块PatCh展平为一个向后，按其在图像上从左到右，从上到下的（的排序，形成TranSfOrmer所需要的序列输入，8 .倚介M1.P-Mixer的原理和工作过程.答：Mixer的架构完全是延于MIPS的，没有使用浅积或自注意力，其原理是通过将图像分块编码，形成序列,仅通用基本的加即乘法、数据存储布局变揆（Reshape.Transpositions和标收非规性化,即仅在空间位置说特征通道重基使用M1.Ps完成计算机视觉任务.工作过程如下：将输入图像分割为若干个PatCh每个PatCh被展平为一个向电，并与位置纸码向量相结合，形成怆入序J1.1.:<2送入IbkenMixing层对钻入序列中的每个token（即patch）进行处理。使用多层感知机（M1.P）对好个token进行变换,捕捉其内部的依赖关系；（3）再送入Channe1.Mixing层对斑个token的通道进行处理,使用多层感知机（M1.P）对通道间的关系进行建模,捕捉通道间的依帙美系：经过多个IbkenMiXing层和Channe1.Mixing层的交替处理后，模型得到嫉终的输出结果，第7章1,什么是知次图谱？答：知反图谱是种以图形结构表示和组织知识的方法,它遹过实体（Entity）和关系（Re1.ation）来构建，实体表示现实世界中的对象，如人、地点、”件等，而关系则去示实体之间的联系，如及iff、属于、发生在等。2 .倚述知但图谱的发展历程.答：知识图谱的发展历程可以追溯到早期的语义网络和本体（OntO1。8口构建，曲希互联N和大数据的快速发展,人们对于结构化表示和组织知识的需求越来越强烈,知浜图谱逐渐成为研究的热点.如下图所示：20C6年本体论m<r1.MSemmcWDb7O12知0图红代tt9tt2012年,谷歌推出了知识图谱股务,该服务通过检插互联网中的大量信息.构建了一个大规模的知识阵，并提供了查询和展示功能这服务的推出标志若知识图谱进入实际应用阶段，随后，许多企业和研究机构纷纷投入到了知识图谱的研究和应用中,例如，Facebook推出了社交图谱,以结构化的方式表示用户之间的社.交关系：微软推出了概念图谱，用于表示和推理概令之间的关系。目前，知识图谱的应用已经渗透到了各个领域，如智能问答、搜索引擎、推群系统等.3 .知织图谱架构如何分类？答：在逻辑架构上，知识图谐主要分为数据层和馔式层，数据层包含大砥的小实信息，即实体、关系、实体或者实体、胧性、胧性（ft等三元组表示形式,这些数据技存储在图数据森中，形成大规模的实体关系碑络.模式层是知识图谱的核心，建立在数据层之上，存储的是提炼后的知识，通过本体库来管理数据关系，本体位于模式层，描述概念层次体系，是知识库中知识的概念模板.4 .何述知IR抽取的方法和过程.答：知识抽取是从非结构化或半结构化数据中提取结构化知识的过程.这些知识可以包括实体、关系、属性等,并可以以三元组的形式友示.知识抽取的方法可以分为基于规则的方法和基于机器学习的方法。基于规则的方法通常需要人工制定规则.用于从数据中提取知识.这种方法需要大量的人工干预,但对于特定领域的数据抽取效果较好.琏于机器学习的方法则通过训练模型来自动提取知识，需要大出的训练数据和标注结果，这种方法可以自动抽取知识，但对于大规模的、复杂的、无标注的数据抽取效果不佳.知识抽取的过程可以分为数据预处理、实体识别、关系抽取和结果整合四个步骤，数据预处理是对原始数据迸行清洗、去里、格式转换等操作，以提高后续步臊的效率和准确性.实体识别是通过自然语吉处理技术识别出文本中的实体,如人名、地名、机构名等,关系抽取是从文本中提取实体之间的关系，通常需要结合自然语言处理技术和模式匹配技术，结果整合则是将上述步猿抽取出的知识进行整合,形成完用的知识图谱.5 .如何进行知板的融合？答：知识的融合是一个更杂的过程,需要媒合考虑多个来源和类型的知识，将它的进行整合和组织,以形成一个系统化、结构化的知识体系.包含以下步骤：（1）明确触合目标：在开始融合之前，首先要明确知识融合的目标。这涉及到确定需要融合哪些知识，以及这些知识的来源和类型.（2）收集和整理知识：根朋i合目标，从各种来源收集相关的知识，并对其进行整埋.这可以包括从书籍、文章、报告、互联网等各种来源获取信息，并将其分类、整理成文档或数据库.（3）选择合适的融合方法：根据知识类型和日玩.选择合适的融合方法.这可以包括基于规则的方法、基于模型的方法、携于深度学习的方法等。（4）实施知识M!合：根据选择的融合方法,招收集和整理的知识进行融合.这可能涉及到知识的映射、转换、推理、归纳等过程.（5）评估和船证：在完成知识融合后，需要时其进行评估和验证，以确保其准确性和可密性.这可以通过比较融合结果与原始知识、进行实验或进行用户反馈等方式实现.（6）更新和维护：奴后，为了确保知识融合的效果，需要定期更新和维护融合的知识。这包括添加新的知识、更新IH的知识、处理知识的冲突和冗余等.6.前迷知识加工的关技术.答：知识加工的关键技术主要包括以下几种：实体识别(NamedEntitYRecognition,NER)：这是一种自然语言处理技术,用于识别文本中的实体,如人名、地名、组织等.实体识别是知识抽取中的重要步骤，能上帮助我的从文本中提取出有用的信息。关系抽取(Re1.ationExtraction)：关系抽取是从文本中提取实体之间的关系.它通常需要结合自然用吉处理技术和模式匹配技术,以从大爪的文本中自动识别和提取实体之间的关系。实体构建(OntoIOgYBUi1.ding)：实体是知识表示的一种形式.它定义了概念和概念之间的关系,实体构建是知识加工中的Hi要环节，能够M助我们系统地组织和表示知识，使其更加结构化和易于理解，知识推埋(Know1.edgeReasoning)：知识推理是根据已知的事实或规则进行推埋，以解出新的知识和站出，知识推理可以描助我们发现新的知识，并蛤证和憾正己有的知识。知识表示学习(KnoWIedgeRepresentation1.earning)：知识表示学习是一种机潜学习技术用于学习和我示知识.它通常采用神般网络等方法，对知识进行抽象和农示，以便在机器学习中应用.知识图谱可视化：遹过图形化方式展示知识图谱中的信息,帮助用户更好地理解和使用知识图谱。可视化技术可以包括图表、图谓、仪表板等多种形式。这些关键技术是知识加1工中的重要组成部分，它们相互关联、相互支持，共同构成了知识加工的全过程.通过这些技术的应用，我们可以将大显的非结构化数据转化为结构化的知识，井对其进行级税和表示，以便更好地应用于各种领域中。第8章1 .图数据与图像数据的区别是什么？答：图数据足中节点(VertiCes)和边(edges)组成的数据结构,用于表示对象之间的关系，每个节点代表一个实体，好条边代表实体之间的连接或关系。图数据可以用于表示社交网络、知识图谱、推荐系统等。图像数据是由像素(PiXeIC组成的二雉或二维数组,用于表示图像.每个像素代奏图像中的个点，包含了该点的颜色和亮度信息.。图像数据通常用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测、图像生成等.图数据和图像数据的区别在于它们的数据结构和应用领域不同.图数据史注重对第之间的关系，而图像数据更注虫像素的颜色和亮度信息.2 .图神经网络都包含什么基本掾作，各有什么用途？答：单个图神经网络（GNN）的层（Iayer）在图中的每个节点上执行消息传递（MessagePassing）.聚合（Aggregate）以及更新（Update等操作，共同构成了GNN的翦本模块.对于GNN层,消息传递被定义为获取邻城节点特征,对其进行转换并将其“传递”到源节点i的过程.对于图中的所有节点,并行地吹好这个过程，直到所有的邻域椰被检查.其他节点的消息变换传递到目标节点，需要使用某种方式聚合它的，常用的聚合方式包括求和、平均、最大与最小.要使用这些浆合消息，GNN层衢要更新源节点/的特征。在这个更新步骤的最后，节点不仅应该知道自己，还应该知道它的邻域，Ur以使用简单的加或拨联操作将节点的特征向信与聚合的消息合并到一起.3 .图卷积神粒网络有几秒类S1.各有什么特点？答：图卷枳神经网络主要分为两类：基于谱的和基于空间的方法.基于谱的方法通过引入延波器从图信号处理的视角定义图卷枳，其中图卷积操作被解移为从图信号中去除噪声-基于空间的方法绯承了循环图神经网络的思想，通过信息传播定义图卷枳。4 .BHit理论中BB傅里叶基是什么？答：如果将图傅里叶逆变换直观地展开成矩阵相乘的形式，根据矩阵相乘的计算过程,可以得到如下表示.其中Xe3”来表示图g中各个节点的取值构成的特征矩阵U为拉普拉斯矩阵1.的特征向以，i=Urx.从X=Ue=X1U1+X2U2+un,可以有出：图上的信号X可以通过拉普拉斯始阡的特征向IIt的税性加权来衣示,因此也格拉普拉斯矩阵£的特征向麻叫做图傅里叶基.5 .GraphSAGE为什么使用邻居采样技术？答：GraphSAGE<GraphSamp1.eandAggregated>是种用于图神经网络的13点表示学习方法，它使用邻居采样技术的主要目的是解决大规模图数据的计算效率何期.在传统的图神经网络中，节点的衣示通常是通过鬃合其邻居节点的信息得到的.然而，在大规模图数据中，节点的邻居数班可能非常庞大.宜接对所仃邻居节点进行聚合会导致计算更杂度非常高,甚至无法处理,为了解决这个问鹿，GraPhSAGE引入了邻居采样技术,它通过在集层中仅选择一部分邻居节点进行聚合,而不是对所有梵居节点进行聚合。具体来说，GraPhSAGE在每一层中从每个节点的邻居中随机采样一定数JIt的节点，然后将这些采样的节点作为输入进行聚合操作。这样做的好处是大大M少了计算复杂度，同时保持了对节点邻居的有效信息捕捉。通过邻居采样技术,GraPhSAGE能够在大规模图数据上高效地学习节点的表示,同时保持了对节点邻居的有效信息聚合.这使得GraPhSAGE成为处理大规模图数期的一种有效方法.6 .BB注意力网络的优点是什么？答：图注意力网络GraphAttentionNetworks.GAT）具有以下几个优点：（1）自适应性：GAT引入了注意力机制，通过学习节点之间的注意力权由，对节点的表示进行加权聚合,这使得GAT能够适应地对不同节点的领居节点进行不同程度的磨合，更加是活地捕捉节点之间的关系.（2）多头注懑力：GAT支持多头注意力机方I，即使用名个注意力头来学习节点之间的关系.每个注意力头都可以学习不同的权理,从而捕捉不同的特征信息.多头注意力能监提高模里的衣达使力和泛化能力。（3）局部性：GAT在计算注意力权重时，仪考虑了节点之间的局部关系，而不街要全局信息.这使犯GAT能铭处理大规模图数据减少计算红朵度.（4）可解择性：GAT通过注意力权!E的学习，可以得到期个节点与式邻居节点之间的版要件程度,这使番GAT具有一定的可解择性,可以帮助理解模型对节点之间关系的理解和判断.7 .图生成网络有什么用途？答：图生成网络GraphGenerativeNetworks）用于生成新的图数据.其用途包括但不限于以下几个方面：（1）数据增强：图生成网络可以用于生成新的图数据,从而扩充原始数据集.通过生成具行类似特征的新图,可以增加数据的多样性,提高模型的泛化能力.（2）数据合成：图生成网络可以根据给定的条件或约束生成符合要求的图数据，例如，在化学领域中，可以使用图生成网络生成具有特定结构和性柄的分子图。（3）异常检测：通过学习正常图数据的分布，图生成网络可以生成新的图数加.通过比较生成的图与原始图数据的差异，可以用于检测异常或异常图的生成。（4）图数据可视化：图生成网络可以生成具有之术性或可视化效果的图数据,用于图形展示、数据可视化等应用.(5)推样系统：图生成网络可以生成用户物品之间的关系图，用于推荐系统中的个性化推荐和推荐结果解择.8 .图时空网络适合解决什么类型的问?答；图时空网络(GraphTempora1.Networks)适合解决涉及图结构和时间序列的问SS，主要包括以下几种类型：(1)图时空预测：图时空网络可以用于预测图中节点或边在未来时间点的状态或域性.例如，可以预测交通网络中道路的流埴、社交网络中用户的行为等。(2)图时空分类：图时空冏络可以用于对图中的节点或边进行分类.根据时间序列的变化来判断节点或边的类别，例如，可以根据社交网络中用户的行为变化来判断用户的兴趣类别。(3)图时空聚类：图时空同络可以用于对图中的节点或边进行聚类，根非时间序列的变化将相似的节点或边归为一类。例如，可以根据交通网络中道路流M的变化将相蚁的道跖归为一类.(4)图时空推荐：图时空网络可以用于她于时间序列的推荐系统，根据用户在不同时间点的行为和兴统变化，进行个性化的推荐。例如,可以根据用户在社交网络中的好友关系和兴趣变化，推荐适合的社交活动.第9章1 .请卷曾论述VAE模型靖构与生成原理.答；VAE主要由编码器(Encoder)和解码盘(Decoder)两部分祖成，编码器/责将输入数据映射到潜在空间(1.atentSpace),解码跳则负费招潜在空间中的向址还原成原始数据空间.此外，VAE还引入了隐变fit(1.atentVariab1.e)的概念，用于表示潜在空间的变入.编码器可由多层神经网络加成,输入为原始数据X,输出为潜在空间中的除变城z.在编码过程中,煽码涔会将怆入数据XjK缩成一个低维度的表示,即陶变Stz.编码零的目标是最大化输入数据X和潜在变砧Z之间的互信息，从而使VAE能扬更好地学习数据的特征。解码潺也可由多层神经网络组成，输入为漕在空间中的隐变z,输出为重恂后的数据X'.解码器的目标是最大化中构数据X'和原始数据X之间的互信息,从而还爆出与原始数班尽可能相似的数据，吃变量Z是潜在空间中的一个向壮.它代表T输入数据X的特征.在VAE中.隐变盘Z的分布假设为高斯分布,即zN(U"2).通过在潜在空间中采样隐变fftz.VAE可以生成新的数据样本。VAE在运行代码时.首先将输入数据X输入编码器，得到潜在空间中的隐变量Z.然后在潜在空间中Z中采样,进而解码器能终生与X类似的结果X,.2 .盘试解狎VAE模型的损失函数.答：VAE模型的损失函数上要包括两部分：重构损失和K1.敢度损失。史构损失是VAE模里中域直接的表现形式,用于衡量生成数据与我实数据之间的差距.具体来说，正构损失计算了解码涔生成的双构数据X.马原始数据X之间的均方误差(MSE)。K1.散度损失是VAE模型中关犍的组成部分,用于约束潜在空间中吃变出z的分布.K1.效度是一种用于衡於两个概率分布之间差异的指标.在VAE中,K1.散僮损失用于计算真实分布P（三）与生成分布Q(Z1.X)之间的差异.总的损失函数是.亚构损失和K1.微度损失的加权和，其中的权色是的参数.用于平衡曳构损失和K1.股摩损失在总投失中的Ht要性。在训练过程中，VAE模型通过小小化总损失函数来学习潜在空间中隐变埴Z的分布以及生成与原始数据相似的数据。3 .解拜对抗学习GAN网络的工作原理.答；生成时抗网络(GAN)主要有两制分构成，分别为生成器(Generator)和判别器(Discriminator)生成零负费生成数据,其目标是欺审判别端.使其无法区分生成的数据和我实数据.判别器则负责判断怆入数据是真实数据还是生成数据.其目标是尽可能准确地区分口实数据和生成数据，在训练过界中,生成器和判别器不断相互对抗，生成器试图生成更退真的数据,而判别器则不断提高判别能力.这种对抗过程使得生成零不断优化生成的数据.最终达到欺我判别器的目的.4 .卷试分析GAN网络的优缺点.答：GAN网络在许多应用领域取得了显著的成果,但其也存在一些优缺点.优点：(1)生成效果好：GAN网络能够生成与口实数据相似的样本.这在许多任务中具有很高的价(ft.如图像生成、视频生成、文本生成等.(2)件样性强：通过对抗训饰,GAN网络生成的样本具有较商的鲁棒性，能券在面临对抗性样本时，仍能保持良好的性能。(3)适用范围广：GAN网络不仅可以应用于图像领域.还可以应用于音频、文本、视频等多元数据领域，(4)参数共享：GAN网络中的生成器和判别的共享部分参数,这在定程度上减少了模型的参数数价,降低了过拟合的风险.缺点:(I)判别器过于强大：在训练过程中，利别器可能会过于强大，导致生成器难以生成逼真的样本”这种情况称为“不稔定收敛"，是GAN用络训练过程中面临的一个很要问四.(2)模式崩渣：当生成器生成的样本与此实数据存在较大差异时，判别器可能会陷入不稳定状态,导致生成器无法生成行效的样本.(3)训练效率低下：GAN网络的训练过程通常需要大量的迭代，以实现生成器和判别器的平衡。这使得GAN网络的训练效率较低，且容易出现过拟合现象，(4)碓以控制生成样本的多样性：在GAN脚络中,生成器的目标是最大化生成样本的似然性，而非保证样本的多样性，这可能导致生成熟生成的样本在某些领域过于相似，缺乏多样性.(5)潜在安全隐忍：由于GAN网络生成的样本具有较高的逼真度，它们可能被用于制作虚假信息，如深度伪造的图像、音频等。这给网络安全和社会伦理带来了潜在的风险，5 .什么是扩傲横型？答：犷散模型(DiffusionMode1.)是一种用于生成虹杂数据的深度学习模型，共工作原界与VAE和GAN有所不同“扩散模S?通过在潜在空间中添加噪声，逐步破坏数据中的结构信息.然后再逐步去除噪声，愦复数据的原有结构.这一过程可以看作是数据在噪声中扩散的过程,因此得名.扩散模型主要由两个部分姐成：前向扩校过程和反向扩散过程。前向扩Ift过程将原始数据映射到潜在空间，井在其中添加噪声，逐步破坏数据中的结构信息.反向扩散过程则从沿在空间中取出数据，逐步去除噪泮，恢发数据的原有结构,这两个过程交件进行，使得模型能将在训练过程中学习到数据的潜在结构，从而生成具有较高就好的样本。6 .举例说明犷散模型的应用答：扩散模型在许多应用轴城都取得了显著的成果，列举如下：(1)图像生成：扩散模里在图像生成领域取得了令人期目的成果。例如，研究人员利用扩散模型生成而质量的人脸图像、风景图像等，这些图像具有极岛的遏观度和细节衣现.代衣愎里为DA1.1.Ex(2)文本生成：扩散模型在文本生成领域也取褥了良好的效果.例如.研咒人员利用扩侬模型生成新闻报道、文章、故事等，这些文本在语法和国义上与真实文本碓以区分.扩敢模型还可以应用于文本编辑和摘要生成，帮助用户快速获取文本信息。（3）音频生成：扩散模型在音颇生成领域具有广泛的附用前景。例如.研究人员已成功利用扩散模型生成白然语言语音、音乐等苦翔信号.这些音频信号在桢眼和现实性方面具有较高的评价，可以应用于语音合成、音乐创作等领域.（4）视场生成：扩散模型在视频生成粒域也取得了一定的进展.研究人员通过将扩散模型应用于觇频帧的生成,实现了商物吊的视频序列生成，这为视频编卷、特效制作等领域提供/.新的可能性.MetaA1.公n,J的Make-A-Video模型.（5）生物信息学：扩散模型在生物信息学领域也有广泛的应用。例如，研究人员利用扩散模型生成货白质结构、基因表达数据等生物信息学数据,以辅助生物研究和药物开发。7 .什么是StabIeDiffUsion?IW文字生成图像的基本原理.答：Stab1.eDiffUSiOn（稳定扩散）是一种基于犷散模型的生成网络，旨在提高生成模