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353.以下关于LSTM的描述,正确的是哪几项?

A、 门可以选择性地以让信息通过它们由Sigmoid神经网络层和逐点乘法运算组成

B、 LSTM可以通过“门”的精细结构向细胞状态添加或移除信息

C、 LSTM的关键健是细胞状态,细胞状态贯穿整个链条,只有一些次要的线性交互作用,信息很容易以不变的方式流过

D、 LSTM有两种门用来保持和控制细胞状态:遗忘门和输入门

答案:ABCD

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1、“脏”数据指的是出现了质量问题的数据。以下关于数据质量问题的描述中,哪些项是正确的?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-08b3-c0d7-b77d19146f00.html
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1、白化是一种常见的数据预处理方式,下列对白化的描述,哪一项是正确的?(单)
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104.调用华为云文字识别API时,以下哪个响应参数表示文字块识别结果。
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1、MindSpore训练数据处理引擎核心是将训练样本(数据集)高效、灵活的转换至MindRecord,并提供给训练网络用于训练.
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1、强化学习是除了监督学习和非监督学习之外的第三种基本的机器学习方法。与其他两种机器学习方法相高了自身性能。比,强化学习的主要优势在于增加了训练数据量,提
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d26-48ac-c0d7-b77d19146f00.html
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21.型号3000的Atlas800AI服务器支持()个鲲鹏920处理器。【只写阿拉伯数字】
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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
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119.相比于传统基于规则的方法,机器学习算法所应对的问题规模大,规则比较简单
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d27-004f-c0d7-b77d19146f00.html
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525.在达芬奇架构中,()和相应的数据通路,构成了AICore的存储系统。
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1、()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。【请输入中文】
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-66d8-c0d7-b77d19146f00.html
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353.以下关于LSTM的描述,正确的是哪几项?

A、 门可以选择性地以让信息通过它们由Sigmoid神经网络层和逐点乘法运算组成

B、 LSTM可以通过“门”的精细结构向细胞状态添加或移除信息

C、 LSTM的关键健是细胞状态,细胞状态贯穿整个链条,只有一些次要的线性交互作用,信息很容易以不变的方式流过

D、 LSTM有两种门用来保持和控制细胞状态:遗忘门和输入门

答案:ABCD

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1、“脏”数据指的是出现了质量问题的数据。以下关于数据质量问题的描述中,哪些项是正确的?

A. 不完整:数据包含错误的记录或者异常点。

B. 真实数据很少出现数据问题,所以不需要关注。

C. 不一致:数据中存在矛盾的、有差异的记录。

D. 多噪音:数据中缺少属性或者包含一些缺失的值。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d25-08b3-c0d7-b77d19146f00.html
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1、白化是一种常见的数据预处理方式,下列对白化的描述,哪一项是正确的?(单)

A. 白化的效果不如零均值化。

B. 白化是一种使用广泛的数据降维算法,是一种无监督学习方法,主要是用来将特征的主要分成找出,并去掉基本无关的成分,从而达到降维的目的。

C. 白化就是要把你需要处理的数据经过处理后(通过某种算法》限制在你需要的一定范围内。

D. 白化就是把各个特征轴上的数据除以对应特征值,从而达到在每个特征轴上都归一化幅度的结果。

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104.调用华为云文字识别API时,以下哪个响应参数表示文字块识别结果。

A. wordsⱣⱤIist

B. wordsⱣⱤblockⱣⱤlist

C. wordsⱣⱤblock

D. words

解析:解析:D文字块识别结果。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0000bc71-7d26-f1b3-c0d7-b77d19146f00.html
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1、MindSpore训练数据处理引擎核心是将训练样本(数据集)高效、灵活的转换至MindRecord,并提供给训练网络用于训练.

解析:解析:灵活转换至Tensor

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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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