217.以下关于标准RNN模型,说法正确的是?
A. 不存在一对一的模型结构
B. 反向传播时不考虑时间方向
C. 不存在多对多的模型结构
D. 会出现长时间传输记忆的信息衰减的问题
解析:解析:rnn是循环神经网络。
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396.下列使用了达芬奇架构的产品有哪些选项?
A. Ascend310
B. Kunpeng920s
C. Ascend910
D. Kunpeng920
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429.以下哪些是语音处理研究的主题?
A. 语音处理
B. 声纹识别
C. 语音识别
D. 语音唤醒
解析:解析:(语音处理研究的主题主要包括语音识别、语音合成、语音唤醒、声纹识别、音频事件检测等)
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65.以下对于数据转换的描述中,哪些选项是正确的?(多选)
A. 处理图像数据,如颜色空间转换、灰度化、几何变化属于数据转换。
B. 在数据量较小时,也会对现有变量进行组合或转换已生成新特征,比如平均数
C. 所有的数据都需要进行数据转换
D. 机器学习中常对特征进行归一化,标准化,以保证同一模型的不同输入变量的值域相同
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1、2004年,在美国举办的第一届DARPA挑战赛中,部分参赛车辆不仅可以很好地感知障碍物,同时还实现了交通信号灯的识别。
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527.华为的AI全栈()【请填写中文】包括公有云、私有云、各种边缘计算、物联网行业终端以及消费类终端等端边云的部署环境。
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1、MindSpore中的MindInsight子系统通过收集训练的超参,数据集、数据增强信息实现模型溯源,并可在多次训练间进行对比。
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516.异腾910处理器支持的主要是华为自研的()深度学习框架。【】
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1、关于L1正则化与L2正则化,以下哪项表述是正确的?(单)
A. 加上L2正则项后,无法使用梯度下降算法迭代参数值
B. LL2正则项不能作用在损失函数之上
C. L2正则化比L1正则化产生更加稀疏的模型
D. L1正则项有利于增强模型的泛化能力
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166.特征是描述样本的特性的维度,关于其在传统机器学习和深度学习的可解释性,以下说法正确的是:
A. 特征在传统机器学习可解释性强,而在深度学习可解释性弱
B. 特征在传统机器学习可解释性弱,而在深度学习可解释性强
C. 特征在传统机器学习和深度学习可解释性均弱
D. 特征在传统机器学习和深度学习可解释性均强
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