A.學(xué)習(xí)（訓(xùn)練）
B.把問(wèn)題化成函數(shù)的形式
C.打造一個(gè)函數(shù)學(xué)習(xí)機(jī)
D.收集歷史資料
E.先問(wèn)一個(gè)問(wèn)題
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A.定義域中可以有元素不用對(duì)應(yīng)到值域中的元素
B.值域中可以有元素不用被對(duì)應(yīng)到
C.定義域的每個(gè)元素都必須有對(duì)應(yīng)值在值域
D.定義域的1個(gè)元素不可以有多個(gè)對(duì)應(yīng)元素出現(xiàn)在值域
E.值域中的1個(gè)元素可以被多個(gè)定義域中的元素所對(duì)應(yīng)
A.CNN
B.LeNet
C.NN
D.GoogleNet
E.RNN
A.Kai-FuLee
B.GeoffreyHinton
C.YoshuaBengio
D.AndrewNg
E.YangLeCun
A.約10萬(wàn)
B.約50萬(wàn)
C.約100萬(wàn)
D.約130萬(wàn)
E.約200萬(wàn)
A.當(dāng)一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以卷積層為主體時(shí)，稱(chēng)為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
B.需要對(duì)特征向量進(jìn)行轉(zhuǎn)換，經(jīng)常用的是全連接層
C.歸一化指數(shù)層的作用用于完成多類(lèi)線性分類(lèi)器中的歸一化指數(shù)函數(shù)的計(jì)算
D.常用的非線性函數(shù)為邏輯函數(shù)、雙曲線正切函數(shù)、線性整流函數(shù)
E.以上皆是
最新試題
在深度學(xué)習(xí)中，哪些技術(shù)可以用于加速模型訓(xùn)練并提高模型在圖像分類(lèi)和文本處理任務(wù)上的精確度（）？
人工智能中的“序列到序列”模型主要用于處理什么類(lèi)型的數(shù)據(jù)（）？
進(jìn)行模型訓(xùn)練之前，需要先把標(biāo)注好的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。訓(xùn)練有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型時(shí)會(huì)將數(shù)據(jù)集劃分為（）。
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，"早停法"（EarlyStopping）策略的應(yīng)用目的是什么（）？
在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升實(shí)體識(shí)別和文本理解的準(zhǔn)確性和效率（）？
在自然語(yǔ)言處理中，哪些方法可以用于提升文本分類(lèi)、情感分析和實(shí)體識(shí)別的準(zhǔn)確性（）？
依存句法分析（DependencyParsing）主要用于分析什么（）？
數(shù)量歸約中無(wú)參數(shù)的方法一般使用（）。
在自然語(yǔ)言處理中，哪些技術(shù)適用于提升問(wèn)答系統(tǒng)的性能（）？
在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升文本分類(lèi)的性能（）？