A.矩陣分解
B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
D.策略梯度
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A.數(shù)據(jù)生成
B.異常檢測(cè)
C.半監(jiān)督學(xué)習(xí)
D.以上都是
A.梯度消失問(wèn)題
B.過(guò)擬合問(wèn)題
C.計(jì)算資源需求高
D.以上都是
A.智能體
B.環(huán)境
C.狀態(tài)
D.以上都是
A.圖像分類
B.目標(biāo)檢測(cè)
C.語(yǔ)義分割
D.以上都是
A.輸入層
B.隱藏層
C.輸出層
D.以上都是
最新試題
在自然語(yǔ)言處理中，哪些技術(shù)可以用于改善實(shí)體識(shí)別和文本生成任務(wù)的性能（）？
反向傳播算法的基本原理是基于什么（）？
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，哪些技術(shù)有助于防止過(guò)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(yǔ)言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升文本分類的性能（）？
相對(duì)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（）。
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（）。
在深度學(xué)習(xí)中，哪些技術(shù)可以用于加速模型訓(xùn)練并提高模型在圖像分類和文本處理任務(wù)上的精確度（）？
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文本分類、情感分析和實(shí)體識(shí)別的準(zhǔn)確性（）？
度量泛化能力的好壞，最直觀的表現(xiàn)就是模型的（）。