A.智能體選擇的動(dòng)作序列
B.智能體根據(jù)狀態(tài)選擇動(dòng)作的規(guī)則
C.智能體獲得的累積獎(jiǎng)勵(lì)
D.智能體與環(huán)境交互的次數(shù)
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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
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
A.因?yàn)長STM 能夠更好地捕獲長期依賴關(guān)系
B.因?yàn)長STM 的計(jì)算速度更快
C.因?yàn)長STM 的模型結(jié)構(gòu)更簡(jiǎn)單
D.因?yàn)長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
最新試題
度量泛化能力的好壞，最直觀的表現(xiàn)就是模型的（）。
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，核技巧（KernelTrick）主要用于解決什么問題（）？
數(shù)量歸約中無參數(shù)的方法一般使用（）。
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（）？
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（）。
在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升自動(dòng)文本摘要的生成效果（）？
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（）？
進(jìn)行模型訓(xùn)練之前，需要先把標(biāo)注好的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。訓(xùn)練有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型時(shí)會(huì)將數(shù)據(jù)集劃分為（）。
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（）？
人工智能發(fā)展的早期階段主要側(cè)重于哪方面的研究（）？