單項(xiàng)選擇題以下哪個(gè)不是譜聚類的主要步驟()?

A.構(gòu)建相似度矩陣
B.計(jì)算拉普拉斯矩陣
C.對(duì)拉普拉斯矩陣進(jìn)行特征分解
D.使用K-means 對(duì)特征向量進(jìn)行聚類


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1.單項(xiàng)選擇題在K-means 算法中,初始聚類中心的選擇對(duì)結(jié)果有何影響()?

A.沒(méi)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

2.單項(xiàng)選擇題在深度學(xué)習(xí)的序列建模任務(wù)中,為什么長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)比標(biāo)準(zhǔn)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)更為常用()?

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

3.單項(xiàng)選擇題在深度學(xué)習(xí)中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“隱藏層”是指什么()?

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

4.單項(xiàng)選擇題在深度學(xué)習(xí)中,殘差網(wǎng)絡(luò)(ResNet)的主要特點(diǎn)是什么()?

A.通過(guò)跳躍連接緩解梯度消失問(wèn)題
B.通過(guò)增加深度提高性能
C.通過(guò)減少參數(shù)數(shù)量防止過(guò)擬合
D.通過(guò)改變激活函數(shù)提高性能

5.單項(xiàng)選擇題在自然語(yǔ)言處理中,BERT 模型相比于傳統(tǒng)的詞嵌入方法有什么優(yōu)勢(shì)()?

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。

最新試題

在自然語(yǔ)言處理中,哪些方法可以用于提升自動(dòng)對(duì)話系統(tǒng)和文本摘要生成的自然性和流暢性()?

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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()?

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在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中,"早停法"(EarlyStopping)策略的應(yīng)用目的是什么()?

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在機(jī)器學(xué)習(xí)中,核技巧(KernelTrick)主要用于解決什么問(wèn)題()?

題型:?jiǎn)雾?xiàng)選擇題

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()。

題型:?jiǎn)雾?xiàng)選擇題

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()?

題型:多項(xiàng)選擇題

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()?

題型:多項(xiàng)選擇題