《AI人工智能知识竞赛》题库及答案100道（困难）.docx

Al人工智能知识竞赛题库及答案100道（困难）1 .在深度强化学习中，策略梯度定理基于以下哪个概念?A.贝尔曼方程B.信息嫡C.对数似然D.哈密顿原理正确答案：C答案解析：策略梯度定理基于对数似然的概念。2,对于变分自编码器（VAE）,其潜在空间的分布通常假设为？A.正态分布B.均匀分布C.泊松分布D.指数分布答案解析：VAE的潜在空间分布通常假设为正态分布。3 .以下哪种方法在处理高维稀疏数据的分类问题时表现较好？A.随机森林B.支持向量机C.多层感知机D.逻辑回归正确答案：A答案解析：随机森林在处理高维稀疏数据的分类问题时相对表现较好。4 .在自然语言处理中，注意力机制最初应用于哪种模型？A. TransformerB. LSTMC. GRUD. CNN答案解析：注意力机制最初应用于Transformer模型。5 .生成对抗网络（GAN）中的判别器优化目标可以等价于最小化以下哪种损失？A.交叉病损失B.均方误差损失C.绝对值损失D.对数损失正确答案：A答案解析：GAN中的判别器优化目标可等价于最小化交叉嫡损失。6 .以下哪种模型在处理序列到序列的学习任务时，能够更好地捕捉长期依赖关系？A.门控循环单元（GRlJ）B.长短时记忆网络（LSTM）C.简单循环神经网络（RNN）D.卷积神经网络（CNN）正确答案：B答案解析：LSTM在处理序列到序列学习任务时，能更好地捕捉长期依赖关系。7 .对于深度神经网络的训练，以下哪种初始化方法有助于缓解梯度消失和爆炸问题？A.随机初始化8 .正交初始化C.零初始化D.均匀初始化正确答案：B答案解析：正交初始化有助于缓解梯度消失和爆炸问题。8.在强化学习中，当环境的动态模型未知时，哪种算法通常更适用？A.策略梯度算法B.基于模型的算法C.无模型的算法D.动态规划算法正确答案：C答案解析：当环境动态模型未知时，无模型的算法通常更适用。9.以下哪种技术常用于解决深度神经网络中的过拟合问题，同时不增加计算量？A,早停法B.正则化C.数据增强D.模型压缩正确答案：A答案解析：早停法常用于解决过拟合问题且不增加计算量。10.对于图像分类任务，Inception模块的主要作用是？A.增加网络深度B.减少参数数量C.提取多尺度特征D.提高计算效率答案解析：InCePtiOn模块主要用于提取多尺度特征。11 .以下哪种方法可以用于评估深度生成模型生成样本的质量和多样性？A. InceptionScoreB. Fl-ScoreC. PrecisionD. Recall正确答案：A答案解析：InCePtiOnSCOre可用于评估生成样本的质量和多样性。12 .在自然语言处理中，使用预训练语言模型进行微调时，以下哪种策略可能导致灾难性遗忘？A.随机初始化微调层B.固定预训练模型的部分参数C.完全重新训练所有参数D,逐渐减少学习率正确答案：C答案解析：完全重新训练所有参数可能导致灾难性遗忘。13 .以下哪种模型架构在处理大规模图像数据集时表现出色，且具有较高的计算效率？A. ResNetB. VGGC. AlexNetD. GoogLeNet正确答案：A答案解析：ResNet在处理大规模图像数据集时表现出色且计算效率较高。14 .对于强化学习中的连续控制问题，以下哪种算法通常被采用？A. DQNB. A2CC. DDPGD.SARSA答案解析：DDPG通常用于强化学习中的连续控制问题。15 .以下哪种技术可以使深度神经网络对输入的微小扰动具有鲁棒性？A.对抗训练B.模型融合C.超参数调整D.特征选择正确答案：A答案解析：对抗训练可使深度神经网络对输入扰动更鲁棒。16.在自然语言生成任务中，以下哪种方法可以提高生成文本的连贯性？A.引入主题模型B.使用束搜索C.增加层数D.减少神经元数量答案解析：使用束搜索可以提高生成文本的连贯性。17.以下哪种方法常用于解决深度强化学习中的探索与利用权衡问题？A.汤普森采样B.上置信界算法C.£-贪婪策略D.以上都是正确答案：D答案解析：汤普森采样、上置信界算法和£-贪婪策略都常用于解决探索与利用权衡问题。18 .对于多模态学习，以下哪种融合方式在早期阶段较为常见？A.特征级融合B.决策级融合C.模型级融合D.以上都不是答案解析：特征级融合在多模态学习的早期阶段较为常见。19 .以下哪种模型在处理具有层次结构的数据时表现较好？A.层次化注意力网络B.胶囊网络C.图卷积网络D.生成对抗网络正确答案：A答案解析：层次化注意力网络在处理具有层次结构的数据时表现较好。20 .在迁移学习中，当源域和目标域的数据分布差异较大时，以下哪种方法可能更有效？A.实例迁移B.特征迁移C.模型迁移D.关系迁移答案解析：当数据分布差异较大时，特征迁移可能更有效。21 .以下哪种优化算法在处理大规模深度学习模型时收敛速度较快？A.随机梯度下降(SGD)B.自适应矩估计(Adam)C.牛顿法D.共轲梯度法正确答案：B答案解析：Adam在处理大规模模型时收敛速度较快。22 .对于自然语言处理中的语义表示学习，以下哪种方法能够捕捉上下文的动态变化？A.静态词向量B.动态词向量C.词袋模型D.主题模型答案解析：动态词向量能够捕捉上下文的动态变化。23 .在强化学习中，以下哪种情况适合使用基于价值的方法?A.动作空间较大B.动作空间较小C.环境模型复杂D.环境模型简单正确答案：B答案解析：动作空间较小时适合使用基于价值的方法。24 .以下哪种模型常用于图像的实例分割任务？A. MaskR-CNNB. FasterR-CNNC. YOLOD. SSD正确答案：A答案解析：MaskR-CNN常用于图像的实例分割任务。25 .对于深度神经网络的压缩，以下哪种方法可以在不损失太多精度的情况下大幅减少参数数量？A.剪枝B.量化C.知识蒸镭D.低秩分解正确答案：A答案解析：剪枝可以在不损失太多精度的情况下大幅减少参数数量。26 .在自然语言处理中，以下哪种模型可以同时对文本进行分类和标记？A.条件随机场(CRF)B.隐马尔可夫模型(HMM)C.双向长短时记忆网络(BiLSTM)结合CRFD.循环神经网络(RNN)答案解析：BiLSTM结合CRF可以同时对文本进行分类和标记。27 .以下哪种技术可以用于提高生成对抗网络（GAN）的训练稳定性？A.梯度惩罚B.标签平滑C.层归一化D.以上都是正确答案：D答案解析：梯度惩罚、标签平滑和层归一化都可用于提高GAN的训练稳定性。28 .在多任务学习中，以下哪种方法可以有效地共享模型参数？A.硬参数共享B.软参数共享C.任务特定参数答案解析：硬参数共享、软参数共享和任务特定参数都可用于多任务学习中的参数共享。29 .对于时间序列预测问题，以下哪种深度学习模型能够自动学习特征表示？A.多层感知机B.卷积神经网络C.循环神经网络D.生成对抗网络正确答案：C答案解析：循环神经网络能够自动学习时间序列的特征表示。30 .以下哪种方法可以用于解决深度神经网络中的梯度消失问题，同时保持模型的表达能力？A.残差连接B,正则化C.数据增强正确答案：A答案解析：残差连接可以解决梯度消失问题并保持模型表达能力。31 .在自然语言处理中，以下哪种模型能够处理变长的输入序列,并对每个位置的信息进行全局建模？A.长短时记忆网络B.卷积神经网络C.注意力机制D.循环神经网络正确答案：C答案解析：注意力机制能够处理变长输入序列并进行全局建模。32 .对于强化学习中的策略优化，以下哪种方法可以降低方差？A.优势函数估计B.策略梯度估计C.价值函数估计D.动作值函数估计答案解析：优势函数估计可以降低策略优化中的方差。33 .以下哪种模型在处理图像分类任务时，对图像的平移、旋转和缩放具有不变性？A.卷积神经网络B.循环神经网络C.多层感知机D.生成对抗网络正确答案：A答案解析：卷积神经网络对图像的平移、旋转和缩放具有不变性。34 .在多模态融合中，以下哪种方法可以处理不同模态数据的异步性？A.基于注意力的融合B.基于特征拼接的融合C.基于加权求和的融合D.基于核函数的融合答案解析：基于注意力的融合可以处理多模态数据的异步性。35 .以下哪种技术可以用于提高深度生成模型的生成多样性？A.引入噪声B.增加模型复杂度C.调整训练数据分布D.以上都是正确答案：D答案解析：引入噪声、增加模型复杂度和调整训练数据分布都可提高生成多样性。36 .在自然语言处理中，以下哪种方法可以用于解决一词多义的问题？A.词向量平均B.上下文词向量C.词性标注D.命名实体识别答案解析：上下文词向量可以用于解决一词多义问题。37 .对于深度强化学习中的连续动作空间，以下哪种策略网络输出的是动作的概率分布？A.确定性策略网络B.随机性策略网络C.价值网络D.以上都不是正确答案：B答案解析：随机性策略网络输出动作的概率分布。38 .以下哪种模型在处理图像生成任务时，可以通过逐步细化生成高分辨率的图像？A.自回归模型B.变分自编码器C.生成对抗网络D.级联生成网络答案解析：级联生成网络可以逐步细化生成高分辨率图像。39 .在迁移学习中，以下哪种情况会导致负迁移？A.源域和目标域相似性过高B.源域和目标域相似性过低C.模型过于复杂D.数据量过大正确答案：B答案解析：源域和目标域相似性过低可能导致负迁移。40 .以下哪种方法可以用于评估自然语言处理模型的泛化能力？A.交叉验证B.留出法C.A/B测试D.以上都是正确答案：D答案解析：交叉验证、留出法和A/B测试都可用于评估模型泛化能力。41 .对于深度神经网络的可解释性，以下哪种方法通过分析神经元的激活情况来理解模型决策？A.特征可视化B.敏感性分析C.梯度计算D.以上都是正确答案：A答案解析：特征可视化通过分析神经元激活情况来理解模型决策。42 .在强化学习中，以下哪种算法结合了策略梯度和价值函数的优势？A. A3CB. DQNC. TD3D.Sarsa答案解析：TD3结合了策略梯度和价值函数的优势。43 .以下哪种模型在处理文本分类任务时，能够自动学习文本的层次结构表示？A.层次化注意力网络B.胶囊网络C.图卷积网络D.长短时记忆网络正确答案：A答案解析：层次化注意力网络能够自动学习文本的层次结构表示。44 .对于多模态学习中的跨模态检索，以下哪种方法通过学习公共的潜在空间来实现？A.对抗学习B.自监督学习C.度量学习D.以上都是答案解析：度量学习通过学习公共潜在空间实现跨模态检索。45 .以下哪种技术可以用于解决生成对抗网络（GAN）训练中的模式崩溃问题？A.条件生成B.正则化C.模型集成D.以上都是正确答案：D答案解析：条件生成、正则化和模型集成都可解决GAN的模式崩溃问题。46 .在自然语言处理中，以下哪种方法可以用于捕捉长距离的依赖关系，同时降低计算复杂度？A.稀疏注意力B.全局注意力C.局部注意力正确答案：A答案解析：稀疏注意力可以捕捉长距离依赖并降低计算复杂度。47 .对于强化学习中的策略评估，以下哪种方法通过估计状态值函数来评估策略？A.蒙特卡罗方法B.时序差分方法C.策略梯度方法D.以上都是正确答案：B答案解析：时序差分方法通过估计状态值函数评估策略。48 .以下哪种模型在处理图像去噪任务时，能够利用图像的非局部相似性？A.非局部均值滤波B.卷积神经网络C.自编码器D.生成对抗网络正确答案：A答案解析：非局部均值滤波利用图像的非局部相似性进行去噪。49 .在多任务学习中，以下哪种正则化方法可以鼓励任务之间的参数共享？A. Ll正则化B. L2正则化C.组LaSSO正则化D.弹性网正则化正确答案：C答案解析：组Lasso正则化鼓励多任务学习中的参数共享。50 .以下哪种方法可以用于提高深度神经网络在小样本学习任务中的性能？A.元学习51 自监督学习C.半监督学习正确答案：D答案解析：元学习、自监督学习和半监督学习都可提高小样本学习性能。51.在自然语言处理中，以下哪种模型可以对文本进行层次化的语义编码？A.TransformerB.层次化TransformerC.图神经网络D.胶囊网络正确答案：B答案解析：层次化Transformer可以对文本进行层次化语义编码。52 .对于强化学习中的探索策略，以下哪种方法通过对动作的不确定性进行建模来实现？A.汤普森采样B.上置信界算法D.以上都是正确答案：D答案解析：汤普森采样、上置信界算法和随机策略都可对动作不确定性建模实现探索。53 .以下哪种模型在处理图像超分辨率任务时，能够利用先验知识进行重建？A.卷积神经网络B.生成对抗网络C.变分自编码器D.以上都是正确答案：D答案解析：卷积神经网络、生成对抗网络和变分自编码器都可利用先验知识进行图像超分辨率重建。54 .在多模态融合中，以下哪种方法通过对不同模态的特征进行动态加权来实现融合？A.注意力机制C.加权求和D.以上都是正确答案：A答案解析：注意力机制通过动态加权实现多模态特征融合。55 .以下哪种技术可以用于解决深度神经网络中的梯度爆炸问题？A.梯度裁剪B.正则化C.批归一化D.以上都是正确答案：A答案解析：梯度裁剪可解决梯度爆炸问题。56 .在自然语言处理中，以下哪种方法可以用于对文本进行无监督的表示学习？A.自编码器B.对比学习C.生成式预训练D.以上都是正确答案：D答案解析：自编码器、对比学习和生成式预训练都可用于文本无监督表示学习。57 .对于强化学习中的策略更新，以下哪种方法通过直接优化策略的参数？A.策略梯度法B.价值迭代法C.策略迭代法D.Q-Iearning法正确答案：A答案解析：策略梯度法直接优化策略的参数。58.以下哪种模型在处理视频理解任务时，能够同时考虑空间和时间维度的信息？A.3D卷积神经网络B.循环神经网络C.图卷积网络D.注意力机制正确答案：A答案解析：3D卷积神经网络能同时考虑视频的空间和时间维度信息。59.在多模态学习中，以下哪种方法用于解决不同模态数据的语义对齐问题？A.共同表示学习B.跨模态映射C.模态融合D.以上都是正确答案：D答案解析：共同表示学习、跨模态映射和模态融合都可用于解决语义对齐问题。60.以下哪种技术可以用于提高生成对抗网络（GAN）生成样本的质量和逼真度？A.WassersteinGANB.条件GANC.改进的判别器架构D.以上都是正确答案：D答案解析：WassersteinGAN,条件GAN以及改进的判别器架构都能提高GAN生成样本的质量和逼真度。61.在自然语言处理中，以下哪种方法能够处理文本中的结构信息，如句法树？A.基于树的神经网络B.图神经网络C.长短时记忆网络D.卷积神经网络答案解析：基于树的神经网络能够处理文本中的结构信息。62.对于深度强化学习中的连续动作空间，以下哪种方法可以用于处理高维度的动作？A.策略分解B.动作压缩C.维度约减D.以上都是正确答案：D答案解析：策略分解、动作压缩和维度约减都可处理高维度动作。63.以下哪种模型在处理具有时空特征的数据时，能够捕捉长时依赖和局部模式？A.时空卷积神经网络B.长短时记忆网络C.门控循环单元D.以上都是答案解析：时空卷积神经网络、长短时记忆网络和门控循环单元都能捕捉长时依赖和局部模式。64.在多任务学习中，以下哪种方法可以平衡不同任务之间的学习进度？A.动态权重调整B.任务优先级设置C.共享底层特征D.以上都是正确答案：D答案解析：动态权重调整、任务优先级设置和共享底层特征都可平衡多任务学习进度。65.以下哪种技术可以用于解决深度神经网络训练中的数据不平衡问题？A.重采样B.生成对抗网络生成数据C.代价敏感学习D.以上都是正确答案：D答案解析：重采样、GAN生成数据和代价敏感学习都可解决数据不平衡问题。66.在自然语言处理中，以下哪种方法可以用于对长文本进行高效的编码？A.层次化编码B.分段编码C.注意力机制D.以上都是正确答案：D答案解析：层次化编码、分段编码和注意力机制都可对长文本高效编码。67.对于强化学习中的模型不确定性，以下哪种方法可以进行估计和处理？A.贝叶斯强化学习B.随机策略C.蒙特卡罗树搜索正确答案：A答案解析：贝叶斯强化学习可估计和处理模型不确定性。68.以下哪种模型在处理图像分割任务时，能够结合全局和局部信息？A.全卷积网络B. U-NetC. PSPNetD.以上都是正确答案：D答案解析：全卷积网络、U-Net和PSPNet都能结合全局和局部信息进行图像分割。69 .在多模态融合中，以下哪种方法可以根据任务需求自适应地选择融合方式？A.动态融合B.基于任务的融合D.以上都是正确答案：D答案解析：动态融合、基于任务的融合和元学习融合都能自适应选择融合方式。70 .以下哪种技术可以用于提高深度生成模型的鲁棒性？A.对抗训练71 模型平均C.正则化D.以上都是正确答案：D答案解析：对抗训练、模型平均和正则化都能提高生成模型的鲁棒性。71 .在自然语言处理中，以下哪种方法可以用于处理语义的模糊性？A.模糊逻辑C.多模态信息融合D.以上都是正确答案：D答案解析：模糊逻辑、概率图模型和多模态信息融合都可处理语义模糊性。72 .对于深度强化学习中的策略搜索，以下哪种方法适用于大规模连续动作空间？A.基于梯度的方法73 基于采样的方法C.基于模型的方法D.以上都是正确答案：B答案解析：基于采样的方法适用于大规模连续动作空间的策略搜索。73.以下哪种模型在处理具有复杂关系的图结构数据时表现出色？A.图卷积网络B.图注意力网络C.图自编码器D.以上都是正确答案：D答案解析：图卷积网络、图注意力网络和图自编码器处理图结构数据表现出色。74.在多任务学习中，以下哪种方法可以处理任务之间的冲突？A.任务分解B.冲突消解机制C.正则化约束D.以上都是正确答案：D答案解析：任务分解、冲突消解机制和正则化约束都可处理任务冲突。75.以下哪种技术可以用于解决生成对抗网络（GAN）中的训练不稳定问题？A.谱归一化B.梯度惩罚C.标签平滑D.以上都是正确答案：D答案解析：谱归一化、梯度惩罚和标签平滑都可解决GAN训练不稳定问题。76.在自然语言处理中，以下哪种方法可以用于跨语言的文本理解？A.多语言预训练模型B.跨语言词向量C.基于翻译的模型D.以上都是正确答案：D答案解析：多语言预训练模型、跨语言词向量和基于翻译的模型都可用于跨语言文本理解。77.对于强化学习中的环境不确定性，以下哪种方法可以进行建模和应对？A.随机动态规划B.鲁棒优化C.自适应控制D.以上都是正确答案：D答案解析：随机动态规划、鲁棒优化和自适应控制都可应对环境不确定性。78.以下哪种模型在处理具有时空动态变化的场景时，能够进行有效的预测？A.递归神经网络B.长短时记忆网络C.时空循环神经网络D.以上都是正确答案：D答案解析：递归神经网络、长短时记忆网络和时空循环神经网络都能进行有效预测。79.在多模态融合中，以下哪种方法可以处理模态缺失的情况？A.模态补全B.基于已有模态的推断C.模型自适应调整D.以上都是正确答案：D答案解析：模态补全、基于已有模态的推断和模型自适应调整都可处理模态缺失。80.以下哪种技术可以用于提高深度神经网络对对抗样本的抵抗力？A.防御性蒸偏B.输入预处理C.模型加固正确答案：D答案解析：防御性蒸储、输入预处理和模型加固都能提高对抗样本抵抗力。81.在自然语言处理中，以下哪种方法可以用于处理文本的篇章级结构？A.篇章关系建模B.层次化注意力C.基于图的方法D.以上都是正确答案：D答案解析：篇章关系建模、层次化注意力和基于图的方法都可处理篇章级结构。82 .对于深度强化学习中的奖励稀疏问题，以下哪种方法可以有效解决？A.奖励塑造B.内在动机学习C.分层强化学习D.以上都是正确答案：D答案解析：奖励塑造、内在动机学习和分层强化学习都可解决奖励稀疏问题。83 .以下哪种模型在处理图像生成任务时，能够生成具有多样性的样本？A.变分自编码器B.生成对抗网络C.自回归模型D.以上都是正确答案：D答案解析：变分自编码器、生成对抗网络和自回归模型都能生成多样样本。84 .在多任务学习中，以下哪种方法可以利用任务之间的相关性来提高性能？A.任务间的特征共享C.知识迁移D.以上都是正确答案：D答案解析：任务间特征共享、联合优化和知识迁移都可利用相关性提高性能。85 .以下哪种技术可以用于解决深度神经网络中的模型压缩和加速问题？A.剪枝86 量化C.知识蒸镭D.以上都是正确答案：D答案解析：剪枝、量化和知识蒸储都可解决模型压缩和加速问题。86 .在自然语言处理中，以下哪种方法可以用于处理语义的组合性？A.组合式神经网络B.语义解析C.基于规则的方法D.以上都是正确答案：D答案解析：组合式神经网络、语义解析和基于规则的方法都可处理语义组合性。87 .对于强化学习中的探索效率问题，以下哪种方法可以提高探索的效果？A.基于模型的探索88 基于不确定性的探索C.基于奖励的探索D.以上都是正确答案：D答案解析：基于模型、不确定性和奖励的探索都能提高探索效率。88 .以下哪种模型在处理具有动态拓扑结构的图数据时具有优势？A.动态图卷积网络B.图注意力网络C.图循环神经网络D.以上都是正确答案：D答案解析：动态图卷积网络、图注意力网络和图循环神经网络处理动态拓扑图数据有优势。89 .在多模态融合中，以下哪种方法可以处理不同模态数据的噪声和异常值?A.鲁棒融合B.异常值检测和处理C.数据清洗D.以上都是正确答案：D答案解析：鲁棒融合、异常值检测处理和数据清洗都可应对噪声和异常值。90 .以下哪种技术可以用于提高深度生成模型的泛化能力？A,正则化91 增加训练数据C.模型架构调整D.以上都是正确答案：D答案解析：正则化、增加训练数据和模型架构调整都能提高泛化能力。91.在自然语言处理中，以下哪种方法可以用于处理语言的歧义性？A.语境建模B.多义词消歧C.语义角色标注D.以上都是正确答案：D答案解析：语境建模、多义词消歧和语义角色标注都可处理语言歧义。92.对于深度强化学习中的长期规划问题，以下哪种方法可以更好地处理？A.蒙特卡罗树搜索B.策略梯度C.价值函数估计D.以上都不是正确答案：A答案解析：蒙特卡罗树搜索能更好地处理长期规划问题。93 .以下哪种模型在处理图像分类任务时，能够应对数据的类别不平衡？A.均衡采样B.代价敏感学习C.特征工程D.以上都是正确答案：D答案解析：均衡采样、代价敏感学习和特征工程都可应对类别不平衡。94 .在多任务学习中，以下哪种方法可以处理任务之间的层次关系？A.层次化多任务学习B.任务分解C.基于层次的模型架构D.以上都是正确答案：D答案解析：层次化多任务学习、任务分解和基于层次的模型架构都可处理任务层次关系。95 .以下哪种技术可以用于解决生成对抗网络（GAN）中的模式坍塌问题？A.多样性正则化B.多判别器架构C.生成器架构改进正确答案：D答案解析：多样性正则化、多判别器架构和生成器架构改进都可解决模式坍塌。96 .在自然语言处理中，以下哪种方法可以用于处理文本的指代消解？A.基于规则的方法B.基于深度学习的方法C.基于统计的方法D.以上都是正确答案：D答案解析：基于规则、深度学习和统计的方法都可用于指代消解。97 .对于强化学习中的多智能体协作问题，以下哪种方法可以促进有效的协作？A.通信机制B.共享策略C.协调机制D.以上都是正确答案：D答案解析：通信机制、共享策略和协调机制都可促进多智能体协作。98 .以下哪种模型在处理具有时空特征的序列数据时，能够捕捉长期的依赖关系？A.长短期记忆网络B.门控循环单元C.时空注意力机制D.以上都是正确答案：D答案解析：长短期记忆网络、门控循环单元和时空注意力机制都能捕捉长期依赖。99 .在多模态融合中，以下哪种方法可以处理不同模态数据的语义不一致？A.语义对齐C.冲突解决策略D.以上都是正确答案：D答案解析：语义对齐、模态转换和冲突解决策略都可处理语义不一致。100 .以下哪种技术可以用于提高深度神经网络的可解释性和透明度？A.特征可视化B.敏感性分析C.规则提取D.以上都是正确答案：D答案解析：特征可视化、敏感性分析和规则提取都能提高可解释性和透明度。