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对于神经网络的说法, 下面正确的是 : 1. 增加神经网络层数, 可能会增加测试数据集的分类错误率 2. 减少神经网络层数, 总是能减小测试数据集的分类错误率 3. 增加神经网络层数, 总是能减小训练数据集的分类错误率

A、1

B、1 和 3

C、1 和 2

D、2

答案：A

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（）技术在促进数字孪生实施方面有巨大潜力。

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在聚类分析当中，MAX（全链）技术可以处理任意形状的簇

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N-gram模型中，N指的是忽略距离大于n的上文词的影响，N越大时。模型包含的次序信息越丰富，同时计算量随之增大

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为了将特征转变成Embedding表示，所有特征均需转变成（）

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在神经网络训练过程中，学习率过大，会导致以下什么结果？

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用极大似然估计可能会出现所要估计的概率值为0的情况。

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关于级联相关网络描述错误的是(___)

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人工智能平台的建设应基于国网云的（）资源、（）资源、（）资源和网络资源。

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在方差分析中，()反映的是样本数据与其组平均值的差异。

驱动深度学习的三驾马车是指？（）

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计算机知识技术题库

对于神经网络的说法, 下面正确的是 : 1. 增加神经网络层数, 可能会增加测试数据集的分类错误率 2. 减少神经网络层数, 总是能减小测试数据集的分类错误率 3. 增加神经网络层数, 总是能减小训练数据集的分类错误率

A、1

B、1 和 3

C、1 和 2

D、2

答案：A

相关题目

（）技术在促进数字孪生实施方面有巨大潜力。

A. 机器学习

B. 强化学习

C. 深度学习

D. 监督学习

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在聚类分析当中，MAX（全链）技术可以处理任意形状的簇

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N-gram模型中，N指的是忽略距离大于n的上文词的影响，N越大时。模型包含的次序信息越丰富，同时计算量随之增大

解析：第N个词的出现只与前面N-1个词相关，而与其它任何词都不相关，整句的概率就是各个词出现概率的乘积

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为了将特征转变成Embedding表示，所有特征均需转变成（）

A. 数字

B. 字符

C. 符号

D. 英文

解析：为了将特征转变成Embedding表示，所有特征均需转变成数字

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在神经网络训练过程中，学习率过大，会导致以下什么结果？

A. 神经网络很快收敛

B. 神经网络精度提升

C. 神经网络难于收敛

D. 神经网络精度降低

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用极大似然估计可能会出现所要估计的概率值为0的情况。

解析：来自教材原文

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关于级联相关网络描述错误的是(___)

A. 属于结构自适应网络，网络结构也是其优化目标；

B. 主要成分为级联、相关、归约；

C. 无需设置网络层数、隐层神经元数目；

D. 训练速度快，但数据较小时容易陷入过拟合；

解析：见算法解析

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人工智能平台的建设应基于国网云的（）资源、（）资源、（）资源和网络资源。

A. CPU计算

B. AI芯片计算

C. 存储

D. 模型

解析：主要应用

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在方差分析中，()反映的是样本数据与其组平均值的差异。

A. 总离差

B. 组间误差

C. 抽样误差

D. 组内误差

点击查看答案

驱动深度学习的三驾马车是指？（）

A. 大模型

B. 大应用

C. 大算力

D. 大数据

解析：见算法解析

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