1、关于深度学习中常用的激活函数,以下哪些选项是正确的?多
A. tanh函数关于原点对称,均值更接近于0。
B. Sigmoid函数单调连续,求导容易,输出有界,网络比较容易收敛。
C. Sigmoid,tanh,Softsign函数在训练深度神经网络的过程中,都无法回避梯度消失的问题。
D. Sigmoid函数容易导致梯度爆炸。
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269.在TensorFlow2.0中tf.contrib方法可以继续使用。
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1、以下关于单层感知机的说法中,哪一个选项是错误的?单
A. 单层感知机的激活函数是一个阶跃函数。
B. 单层感知机本质上是一个线性分类器。
C. 单层感知机本质上就是一个二分类器。
D. 单层感知机可以应付一切二分类问题。
解析：解析:(也可以是非线性函数)
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277.Root用户无法在装有Atlas300(3000)加速卡的服务器上安装DDK【DeviceDevelopmentKit】,只能使用普通用户进行安装。
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1、特征选择的必要性体现在以下哪些选项?多
A. 避免维度爆炸问题
B. 简化模型,使之容易被解释
C. 减少训练的时间
D. 提升模型泛化能力,避免过拟合
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273.On-Device执行,即整图卸载执行,充分发挥异腾芯片的算力,可以大大降低交On-Device执行,即整图卸载执行,充分发挥异腾芯片的算力,可以大大降低交互的开销,从而提升加速器占用率,关于0n-Device执行以下描述错误的是?
A. 11Reduce,数据驱动方法自主A11Reduce,无控制开销
B. 超强芯片算力下模型执行的挑战:内存墙问题、交互开销大、数据供给难。部分在Host执行,部分在Device执行,交互开销甚至远大于执行开销,导致加速器占用率低
C. MindSpore通过面向芯片的深度图优化技术,同步等待少,最大化“数据计算通信”的并行度,训练性能相比Host侧图调度方式持平
D. 超强芯片算力下分布式梯度聚合的挑战:ReslNet50单迭代20ms时间时会产生中心控制的同步开销和频繁同步的通信开销。传统方法需要3次同步完成
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405.人工智能包括哪些要素?
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33.特征选择过滤法的局限性:过滤方法倾向于选择冗余的变量,因为它们没有考虑特征之间的关系。
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1、前馈神经网络接收前一层的输出,并输出给下一层,采用一种单向多层结构,每一层包含若干个神经元,同一层的神经元之间没有互相连接,层间信息的传送只沿一个方向进行。
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1、Pytorch是常见的机器学习计算框架,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序,以下哪种语言是Torch采用的编程语言?(单)
A. Lua
B. c语言
C. Java
D. Python
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