多項(xiàng)選擇題把矩陣A行與列相互交換產(chǎn)生的矩陣稱為A的轉(zhuǎn)置,關(guān)于矩陣轉(zhuǎn)置的性質(zhì)哪些是正確的()

A.矩陣A轉(zhuǎn)置的轉(zhuǎn)置還是A本身
B.矩陣A和矩陣B的和的轉(zhuǎn)置等于A的轉(zhuǎn)置
C.一個(gè)數(shù)乘以A的積的轉(zhuǎn)置等于這個(gè)數(shù)乘以A的轉(zhuǎn)置
D.矩陣A矩陣B的乘積的轉(zhuǎn)置等于矩陣A的轉(zhuǎn)置乘以矩陣B的轉(zhuǎn)置


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1.單項(xiàng)選擇題TensorFlow中不支持哪種方式定義變量()

A.隨機(jī)數(shù)
B.常數(shù)
C.通過(guò)其他變初始值計(jì)算得到
D.null

2.單項(xiàng)選擇題以下選項(xiàng)中關(guān)于圖像識(shí)別云服務(wù)器描述錯(cuò)誤的是()

A.服務(wù)可以識(shí)別出摩天大樓.建筑.船舶這樣具體的物體
B.服務(wù)也可以識(shí)別出大海.城市.港口等場(chǎng)景
C.服務(wù)可對(duì)圖片中的內(nèi)容進(jìn)行語(yǔ)義分析,提取出具體抽象意義的標(biāo)簽
D.服務(wù)可以提供物體和場(chǎng)景標(biāo)簽,也能較多的提供概念標(biāo)簽

3.單項(xiàng)選擇題在一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,知道每一個(gè)神經(jīng)元的權(quán)重和偏差是最重要的一步。如果以某種方法知道了神經(jīng)元準(zhǔn)確的權(quán)重和偏差,你就可以近似任何函數(shù)。實(shí)現(xiàn)這個(gè)最佳的辦法是什么()

A.隨機(jī)賦值,祈禱它們是正確的
B.搜索所有權(quán)重和偏差的組合,直到得到最佳值
C.賦于一個(gè)初始值,通過(guò)檢查跟最佳值的差值,然后迭代更新權(quán)重
D.以上都不正確

5.單項(xiàng)選擇題關(guān)于反向傳播描述錯(cuò)誤的是()

A.反向傳播算法的學(xué)習(xí)過(guò)程由正向傳播過(guò)程和反向傳播過(guò)程組成
B.反向傳播算法適合于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它建立在梯度下降法的基礎(chǔ)上
C.反向傳播階段將訓(xùn)練輸入送入網(wǎng)絡(luò)以獲得激勵(lì)響應(yīng)
D.反向傳播算法主要由兩個(gè)環(huán)節(jié)(激勵(lì)傳播.權(quán)重更新)反復(fù)循環(huán)迭代,直到網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入的響應(yīng)的目標(biāo)范圍為止

最新試題

反向傳播算法的主要目的是什么()?

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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()?

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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()。

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