A.序列標(biāo)注
B.引入預(yù)訓(xùn)練模型
C.序列到序列模型
D.注意力機(jī)制
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A.批量歸一化
B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)
C.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
D.使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
A.提供少量樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)
B.使用提示引導(dǎo)模型學(xué)習(xí)特定任務(wù)
C.通過重復(fù)提示加強(qiáng)記憶
D.提示模型忽略無關(guān)信息
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
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.簡化模型的結(jié)構(gòu)
A.計(jì)算損失函數(shù)對模型參數(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
最新試題
人工智能發(fā)展的早期階段主要側(cè)重于哪方面的研究()?
智能運(yùn)維AIOps 的核心技術(shù)是什么()?
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,激活函數(shù)ReLU 的特點(diǎn)是什么()?
依存句法分析(DependencyParsing)主要用于分析什么()?
在深度學(xué)習(xí)中,哪些方法可以用于優(yōu)化模型訓(xùn)練過程并提高模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)()?
根據(jù)新數(shù)據(jù)集的大小和數(shù)據(jù)集的相似程度,下列選項(xiàng)不屬于遷移學(xué)習(xí)方法情況的是的是()。
集成學(xué)習(xí)在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的一個常見應(yīng)用是什么()?
在自然語言處理中,哪些方法可以用于提升自動文本摘要的生成效果()?
在自然語言處理任務(wù)中,哪些技術(shù)適用于改善實(shí)體識別和關(guān)系抽取的效果()?
在自然語言處理中,哪些方法可以用于提升自動對話系統(tǒng)和文本摘要生成的自然性和流暢性()?