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B.膨脹卷積
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D.深度可分離卷積
E.因式分解卷積
A.混合精度訓(xùn)練（MixedPrecisionTraining）
B.梯度檢查點(diǎn)（GrADientCheckpointing）
C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）
D.數(shù)據(jù)并行（DataParallelism）
E.模型并行（ModelParallelism）
最新試題
圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注可以用于（）算法中。
在自然語(yǔ)言處理中，哪些方法可以用于提升自動(dòng)對(duì)話(huà)系統(tǒng)和文本摘要生成的自然性和流暢性（）？
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（）？
數(shù)量歸約中無(wú)參數(shù)的方法一般使用（）。
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，什么是“馬爾可夫性質(zhì)”（）？
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（）？
集成學(xué)習(xí)在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的一個(gè)常見(jiàn)應(yīng)用是什么（）？
在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升文本分類(lèi)的性能（）？
智能運(yùn)維AIOps 的核心技術(shù)是什么（）？
人工智能發(fā)展的早期階段主要側(cè)重于哪方面的研究（）？