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你可能感興趣的試題
A.計(jì)算損失函數(shù)對(duì)模型參數(shù)的梯度
B.更新模型的權(quán)重和偏差
C.提高模型的準(zhǔn)確率
D.以上選項(xiàng)都對(duì)
A.大數(shù)據(jù)分析
B.機(jī)器學(xué)習(xí)
C.人工智能
D.以上選項(xiàng)都對(duì)
A.序列到序列模型
B.注意力機(jī)制
C.引入預(yù)訓(xùn)練模型
D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)
A.反向傳播算法基于梯度下降原理
B.梯度下降算法基于反向傳播原理
C.兩者相互獨(dú)立，無直接關(guān)系
D.梯度下降算法根據(jù)反向傳播得到的梯度進(jìn)行權(quán)重調(diào)整
A.加快算法的運(yùn)行速度
B.使線性算法能夠處理非線性問題
C.減少模型的內(nèi)存使用
D.簡(jiǎn)化模型的結(jié)構(gòu)
A.梯度裁剪
B.權(quán)重衰減
C.批量歸一化
D.增加學(xué)習(xí)率
A.序列標(biāo)注
B.序列到序列模型
C.實(shí)體關(guān)系抽取
D.引入預(yù)訓(xùn)練模型
A.BERT
B.GAN
C.NN
D.RNN
A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法的組合
B.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法與監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的集成
C.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法與無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的集成
D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法與半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的集成
A.句子的詞頻分布
B.句子的語義角色
C.句子中單詞之間的依存關(guān)系
D.句子的情感傾向
最新試題
在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升自動(dòng)對(duì)話系統(tǒng)和文本摘要生成的自然性和流暢性（）？
在深度學(xué)習(xí)模型中，用于提高模型訓(xùn)練穩(wěn)定性的技術(shù)是：（）。
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，核技巧（KernelTrick）主要用于解決什么問題（）？
依存句法分析（DependencyParsing）主要用于分析什么（）？
集成學(xué)習(xí)在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的一個(gè)常見應(yīng)用是什么（）？
屬性值約束主要有（）。
在自然語言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升文本分類的性能（）？
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，哪些技術(shù)有助于防止過擬合并提高模型在多任務(wù)學(xué)習(xí)上的表現(xiàn)（）？
在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升文本分類、情感分析和實(shí)體識(shí)別的準(zhǔn)確性（）？
圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注可以用于（）算法中。