反向傳播算法的基本原理是基于什么（）？

在深度學習中，哪些方法可以用于優(yōu)化模型訓練過程并提高模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)（）？

反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練中的關(guān)系是什么（）？

人工智能中的“序列到序列”模型主要用于處理什么類型的數(shù)據(jù)（）？

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)ReLU 的特點是什么（）？

進行模型訓練之前，需要先把標注好的數(shù)據(jù)進行分類。訓練有監(jiān)督學習模型時會將數(shù)據(jù)集劃分為（）。

根據(jù)新數(shù)據(jù)集的大小和數(shù)據(jù)集的相似程度，下列選項不屬于遷移學習方法情況的是的是（）。

在強化學習中，什么是“馬爾可夫性質(zhì)”（）？

在自然語言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升實體識別和文本理解的準確性和效率（）？

在自然語言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于改善實體識別和關(guān)系抽取的效果（）？