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随着句子的长度越来越多,神经翻译机器将句意表征为固定维度向量的过程将愈加困难,为了解决这类问题,下面哪项是我们可以采用的?

A、使用递归单元代替循环单元

B、使用注意力机制(attention mechanism)

C、使用字符级别翻译(character level translation)

D、所有选项均不对

答案:B

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使用print()函数无法将信息写入文件。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-fe50-c021-5dd340f22424.html
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tf.keras.losses 下内置的损失函数有?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-30c8-c021-5dd340f22404.html
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下列核函数特性描述错误的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-ed58-c021-5dd340f22404.html
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在普通的全连接网络或CNN中,每层神经元的信号只能向上一层传播,样本的处理在各个时刻独立,因此又被成为前向神经网络(Feed-forward+Neural+Networks)。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-edb8-c021-5dd340f22405.html
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以下CNN网络模型中,最早用于手写数字识别的是()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-e970-c021-5dd340f22401.html
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卷积神经网络结构上的三大特性包括()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-cb88-c021-5dd340f22418.html
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大数据的最显著特征是数据价值密度高
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-eac8-c021-5dd340f2241a.html
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数据管理以()活动为基础。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-fcf8-c021-5dd340f22429.html
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人工智能的含义最早由图灵于1950年提出, 并且同时提出一个机器智能的测试模型
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-f298-c021-5dd340f2242e.html
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Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-fa68-c021-5dd340f22403.html
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单选题
)
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随着句子的长度越来越多,神经翻译机器将句意表征为固定维度向量的过程将愈加困难,为了解决这类问题,下面哪项是我们可以采用的?

A、使用递归单元代替循环单元

B、使用注意力机制(attention mechanism)

C、使用字符级别翻译(character level translation)

D、所有选项均不对

答案:B

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相关题目
使用print()函数无法将信息写入文件。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-fe50-c021-5dd340f22424.html
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tf.keras.losses 下内置的损失函数有?

A. 绝对百分比误差

B. 相似度

C. 二进制交叉熵损失

D. 误差平方损失

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-30c8-c021-5dd340f22404.html
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下列核函数特性描述错误的是

A. 只要一个对称函数所对应的核矩阵半正定,就能称为核函数

B. 核函数选择作为支持向量机的最大变数

C. 核函数将影响支持向量机的性能

D. 核函数是一种降维模型

解析:只要一个对称函数所对应的核矩阵半正定,它就能作为核函数使用.事实上,对于一个半正定核矩阵,总能找到一个与之对应的映射,任何一个核函数都隐式地定义了一个称为“再生核希尔伯特空间”的特征空间,我们希望样本在特征空间内线性可分,因此特征空间的好坏对支持向量机的性能至关重要,在不知道特征映射的形
式时,我们并不知道什么样的核函数是合适的,而核函数也仅是隐式地走义了这个特征空间,于是,“核函数选择”成为支持向量机的最大变数

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-ed58-c021-5dd340f22404.html
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在普通的全连接网络或CNN中,每层神经元的信号只能向上一层传播,样本的处理在各个时刻独立,因此又被成为前向神经网络(Feed-forward+Neural+Networks)。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-edb8-c021-5dd340f22405.html
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以下CNN网络模型中,最早用于手写数字识别的是()

A. LeNet-5

B. AlexNet

C. ResNet50

D. ResNet152

解析:最早用于手写数字识别的cnn网络是LeNet-5

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-e970-c021-5dd340f22401.html
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卷积神经网络结构上的三大特性包括()

A. 局部连接

B. 权重共享

C. 下采样

D. 归一化

解析:见算法解析

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-cb88-c021-5dd340f22418.html
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大数据的最显著特征是数据价值密度高

A. 正确

B. 错误

解析:价值密度在大数据的特征中占核心地位

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-eac8-c021-5dd340f2241a.html
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数据管理以()活动为基础。

A. 数据分析

B. 数据处理

C. 数据预处理

D. 数据可视化

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-fcf8-c021-5dd340f22429.html
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人工智能的含义最早由图灵于1950年提出, 并且同时提出一个机器智能的测试模型
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-f298-c021-5dd340f2242e.html
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Docker 可以让开发者打包他们的应用以及依赖包到一个轻量级、可移植的容器中,然后发布到任何流行的 Linux 机器上,也可以实现虚拟化。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-fa68-c021-5dd340f22403.html
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