A、 随机样度下降的不稳定性可以帮助模型在收敛中跳过一些局部极值点
B、 小批量梯度下降相比于随机梯度下降更容易受到噪声数据的影响
C、 随机梯度下降的一种实现是在线学习(OnlineLearning),它根据每一个样例来更新葆度
D、 小批量梯度下降的思想是每次使用一小批固定尺寸(BatchSize)的样例来更新权值
答案：ACD
解析：解析:随机梯度下降更容易受到噪音的影响。
A、 随机样度下降的不稳定性可以帮助模型在收敛中跳过一些局部极值点
B、 小批量梯度下降相比于随机梯度下降更容易受到噪声数据的影响
C、 随机梯度下降的一种实现是在线学习(OnlineLearning),它根据每一个样例来更新葆度
D、 小批量梯度下降的思想是每次使用一小批固定尺寸(BatchSize)的样例来更新权值
答案：ACD
解析：解析:随机梯度下降更容易受到噪音的影响。
A. 开源框架
B. 边缘计算
C. 芯片使能
D. 应用使能
A. 语音识别
B. 图像识别
C. 专家系统
D. 知识图谱
解析：解析:图像识别技术在问诊机器人中通常不太常用,因为问诊机器人主要是通过文本交互来提供医疗建议和指导,而不是通过图像识别来进行诊断
A. 簇内相似性越大,簇间差别越小,聚类效果越好。
B. 簇内相似性越小,簇间差别越小,聚类效果越好。
C. 簇内相似性越大,簇间差别越大,聚类效果越好。
D. 簇内相似性越小,簇间差别越大,聚类效果越好。
A. 图算深度融合,充分发挥AI芯片的算力
B. 实现移学习的业务时,MindSpore代码量远远比Tensorflow要多
C. 分布式并行原生支撑AI模型突破万亿参数
D. 全场景企业级能力:实现灵活部臀和协同,安全可信、可解释
A. Asrcustomizationclient()
B. Asrcustomshortrequest()
C. getⱣⱤshortⱣⱤresponse()
D. setⱣⱤaddⱣⱤpunc()
解析：解析:D:设置是否将语音中数字转写为阿拉伯数
A. 识别文字数目识别文字块数目识别文字块列表以上都不是
B. 识别文字块数目
C. 识别文字块列表
D. 以上都不是
解析：解析:用于表示一个文本块(TextBlock)中包含的单词数。
A. 数据集可分为训练集和测试集,其中测试集用于模型训练,即寻找特征与目标之间的关系。
B. 数据集中的样本指的是每条记录的不同属性,比如姓名,年龄,性别等信息。
C. 数据集的特征指的是每条记录的不同属性,比如姓名,年龄,性别等信息。
D. 有监督学习任务中,数据集的目标列一般不包含标签。
A. 输出信息.中wordsblockcount代表识别的文字块数目。
B. 输出信息中的Statuscode表示服务状态,200表示访问服务正常。
C. wordsⱣⱤblockⱣⱤlist代表识别文字块列表,输出顺序从左到右,先上后下。
D. words代表文字块识别结果,location代表文字块的区域位置信息,列表开形式,包含文字区域四个顶点的二维坐标Xy)。
