A.沒有影響
B.可能導(dǎo)致局部最優(yōu)解
C.一定導(dǎo)致全局最優(yōu)解
D.使算法收斂速度更快
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A.因?yàn)長(zhǎng)STM 能夠更好地捕獲長(zhǎng)期依賴關(guān)系
B.因?yàn)長(zhǎng)STM 的計(jì)算速度更快
C.因?yàn)長(zhǎng)STM 的模型結(jié)構(gòu)更簡(jiǎn)單
D.因?yàn)長(zhǎng)STM 不需要反向傳播算法
A.輸入層之前的層
B.輸出層之前的層
C.輸入層和輸出層之間的層
D.輸出層之后的層
A.通過跳躍連接緩解梯度消失問題
B.通過增加深度提高性能
C.通過減少參數(shù)數(shù)量防止過擬合
D.通過改變激活函數(shù)提高性能
A.BERT 考慮了單詞之間的順序關(guān)系。
B.ERT 是一個(gè)靜態(tài)的詞嵌入模型。
C.BERT 不能用于下游任務(wù)。
D.BERT 不依賴于預(yù)訓(xùn)練階段。
A.減少學(xué)習(xí)過程中的方差
B.加速模型的收斂速度
C.優(yōu)化策略的穩(wěn)定性
D.提高策略的探索能力
最新試題
在自然語言處理中,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()?
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,什么是“動(dòng)態(tài)規(guī)劃”(DynamicProgramming)()?
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中,哪些技術(shù)可以用于加速模型收斂和提高穩(wěn)定性()?
反向傳播算法的基本原理是基于什么()?
度量泛化能力的好壞,最直觀的表現(xiàn)就是模型的()。
在自然語言處理任務(wù)中,哪些技術(shù)適用于提升實(shí)體識(shí)別和文本理解的準(zhǔn)確性和效率()?
在自然語言處理中,哪些方法可以用于提升自動(dòng)對(duì)話系統(tǒng)和文本摘要生成的自然性和流暢性()?
在深度學(xué)習(xí)模型中,用于提高模型訓(xùn)練穩(wěn)定性的技術(shù)是:()。
圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注可以用于()算法中。
智能運(yùn)維AIOps 的核心技術(shù)是什么()?