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1、深度学习是一种基于无监督特征学习和特征层次结构学习的模型,在计算机视觉,语音识别,自然语言处理等领域有着突出的优势。

答案:A

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1、回归算法预测的标签是?(单)
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142.卷积神经网络的核心思想可以总结为两点,一是局部感知,二是权值共享,关于这两点以下说法正确的是?
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1、随着对机器学习了解的深入,我们会发现,随着时间的变迁,机器学习的内涵和外延也在不断的变化。
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1、AscendCL提供的算子能力开放,既可以用于自定义算子开发,也可以对现有算子进行优化。
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52.在前馈神经网络的前向传播过程当中,具体是以下哪一项被前向传播?
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1、请匹配以下任务和它们对应的循环神经网络类型:以下哪些选项属于通用量子算法?(多)
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540.华为云图像识别服务的pythonSDK相关库主要存放在文件夹()中
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1、Softmax函数常用作多分类任务的输出层。
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37.请列出神经网络训练的步骤?找不到A根据预测值和目标值计算损失函数1B定义网络结构,初始化权值2C重复迭代直到模型收敛3D信号正向传播得到模型预测值4E误差反向传播更新权值5
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d28-9e95-c0d7-b77d19146f00.html
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53.深度学习中,以下哪种方法不能解决过拟合的问题?
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1、深度学习是一种基于无监督特征学习和特征层次结构学习的模型,在计算机视觉,语音识别,自然语言处理等领域有着突出的优势。

答案:A

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相关题目
1、回归算法预测的标签是?(单)

A. 离散型

B. 应变型

C. 自变型

D. 连续型

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-6188-c0d7-b77d19146f00.html
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142.卷积神经网络的核心思想可以总结为两点,一是局部感知,二是权值共享,关于这两点以下说法正确的是?

A. 图像的空间联系是局部像素较为稀疏,而距离较远的像素相关性较强

B. 每一个卷积核在遍历整个图像的时候,卷积核的参数是固定不变的

C. 图像的空间联系是局部像素较为紧密,而距离较远的像素相关性较强

D. 每一个卷积核在遍历整个图像的时候,卷积核的参数是变致的

解析:解析:权值共享意味着每一个卷积核在遍历整个图像的时候,卷积核的参数是固定不变的。卷积神经网络架构单卷积核计算卷积计算描述卷积计算结果演示padding可以保留边缘信息

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1、随着对机器学习了解的深入,我们会发现,随着时间的变迁,机器学习的内涵和外延也在不断的变化。
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1、AscendCL提供的算子能力开放,既可以用于自定义算子开发,也可以对现有算子进行优化。
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52.在前馈神经网络的前向传播过程当中,具体是以下哪一项被前向传播?

A. 输入的数据

B. 卷积

C. 输出的数据

D. 误差

解析:解析:前向传播forwardpropagation过程:当前馈神经网络接收输入并产生输出时,信息前向流动。输入提供初始信息,然后信息传播到每一层的隐单元,最终产生输出

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1、请匹配以下任务和它们对应的循环神经网络类型:以下哪些选项属于通用量子算法?(多)

A. HHL算法

B. Shor算法

C. Grover算法

D. A*算法

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-88f2-c0d7-b77d19146f00.html
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540.华为云图像识别服务的pythonSDK相关库主要存放在文件夹()中
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d28-6848-c0d7-b77d19146f00.html
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1、Softmax函数常用作多分类任务的输出层。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d26-7ec6-c0d7-b77d19146f00.html
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37.请列出神经网络训练的步骤?找不到A根据预测值和目标值计算损失函数1B定义网络结构,初始化权值2C重复迭代直到模型收敛3D信号正向传播得到模型预测值4E误差反向传播更新权值5
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d28-9e95-c0d7-b77d19146f00.html
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53.深度学习中,以下哪种方法不能解决过拟合的问题?

A. 参数正则化

B. 数据增强

C. 提前停止训练

D. 减小学习率

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