336.常见的聚类算法有哪些?
A. K-means
B. 密度聚类
C. 层次聚类
D. 谐聚类
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d27-b4f1-c0d7-b77d19146f00.html
点击查看答案
233.关于循环神经网络以下说法错误的是?
A. 循环神经网络可以根据时间轴展开
B. LSTM无法解决梯度消失的问题
C. LSTM也是一种循环神经网络
D. 循环神经网络可以简写为RNN
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d27-62f2-c0d7-b77d19146f00.html
点击查看答案
1.我们目前所实现的人工智能技术处于以下哪一个阶段?
A. 单调人工智能
B. 弱人工智能
C. 多维多元人工智能
D. 强人工智能
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d28-761c-c0d7-b77d19146f00.html
点击查看答案
38.损失函数E【W】是定义在权值空间上的函数。我们的目的是搜索使得E【W】最小的权值向量。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d28-9f99-c0d7-b77d19146f00.html
点击查看答案
223.损失函数反映了神经网络的目标输出和实际输出的误差,在深度学习中常用的损失函数是:
A. 指数损失函数
B. 均方损失函数
C. 对数损失函数
D. Hinge损失函数
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d27-5b90-c0d7-b77d19146f00.html
点击查看答案
342.以下关于梯度下降法的描述,错误的是哪些项?
A. 负梯度方向是函数下降最快的方向
B. 梯度下降法一定够在凸优化问题中取得全局极值点
C. 梯度下降法不一定能够在凸优化问题中取得全局极值点
D. 负梯度方向是函数上升最快的方向
解析：解析(B可能是局部最优,D下降最快方向。)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d27-bb59-c0d7-b77d19146f00.html
点击查看答案
1、以下关于KNN算法的描述中,正确的是哪几个选项?多
A. KNN的核心思想是“近朱者赤,近墨者黑”,其在逻辑上十分的简洁。
B. KNN是参数方法,常用在决策边界非常规则的数据集中。
C. KNN在做回归预测时,一般采用平均值法。
D. KNN在分类预测时,一般采用多数表决法。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d26-4bf4-c0d7-b77d19146f00.html
点击查看答案
1、与NPU相比,CPU拥有更多的ALU,但是单个ALU的运算能力较弱。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d26-066b-c0d7-b77d19146f00.html
点击查看答案
55.tensorFlow2.0中可用于张量合并的方法有?
A. split
B. join
C. concat
D. unstack
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d26-bf9f-c0d7-b77d19146f00.html
点击查看答案
1、以下关于Atlas500智能小站实现智慧金融的描述,正确的是哪些选项?(多)
A. 可实现刷脸智能鉴权
B. ALtas500智能小站安置在总行进行推理分析
C. 精准识别VIP客户
D. 降低客户投诉量
解析：解析:因为Atlas500智能小站并不是只安置在总行,它可以部署在不同的金融机构或场所。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-286b-c0d7-b77d19146f00.html
点击查看答案
