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E.BERT
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D.PointConv
E.PointPillars
A.對抗訓(xùn)練
B.數(shù)據(jù)擾動(dòng)
C.Mixup
D.標(biāo)簽平滑
E.噪聲注入
A.剪枝(Pruning)
B.量化(Quantization)
C.知識蒸館(KnowledgeDistillation)
D.權(quán)重聚類(WeightClustering)
A.LSTM
B.GRU
C.CNN
D.Transformer
最新試題
屬性值約束主要有()。
人工智能發(fā)展的早期階段主要側(cè)重于哪方面的研究()?
相對化學(xué)沉淀等傳統(tǒng)工藝而言,萃取工藝的主要優(yōu)點(diǎn)是()。
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,什么是“馬爾可夫性質(zhì)”()?
模型微調(diào)中的提示學(xué)習(xí)是指:()。
數(shù)量歸約中無參數(shù)的方法一般使用()。
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()?
反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的主要區(qū)別是什么()?
在自然語言處理中,哪些技術(shù)適用于提升問答系統(tǒng)的性能()?
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)()?