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如果我们希望预测n个类(p1,p2 ... pk)的概率使得所有n的p的和等于1,那么下列哪个函数可以用作输出层中的激活函数?

A、Softmax

B、ReLu

C、Sigmoid

D、Tanh

答案:A

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隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,简称HMM)是结构最简单的(___)?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-3790-c021-5dd340f2241b.html
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哪些技术是 RCNN 采用而 FasterRCNN 没有用?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-cb38-c021-5dd340f22423.html
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手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-dec0-c021-5dd340f2240c.html
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我国人工智能基础层产业发展至今,已在智能芯片设计领域取得一定成就,其产品主要聚焦()工具等应用场景
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1d40-c021-5dd340f22413.html
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经典的全连接神经网络来包含四层网络:输入层、两个隐含层和输出层
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-da30-c021-5dd340f22407.html
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设矩阵A经过初等行变换变为B,则有( )。(下面的r(A)与r(B)分别表示矩阵的秩)。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-3f60-c021-5dd340f22416.html
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以下哪项关于决策树的说法是正确的 ( )
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-ac48-c021-5dd340f22409.html
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反向推理是以已知事实作为出发点,按照一定的策略,运用知识库中的知识,推断出结论的过程。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-eeb0-c021-5dd340f22410.html
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在 Numpy 中表示线性代数中的n维列向量可用一个shape为(n, 1)的一维数组。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-d648-c021-5dd340f2242b.html
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执行语句++i ; i=3;后变量i的值为4。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1e-0238-c021-5dd340f22407.html
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单选题
)
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如果我们希望预测n个类(p1,p2 ... pk)的概率使得所有n的p的和等于1,那么下列哪个函数可以用作输出层中的激活函数?

A、Softmax

B、ReLu

C、Sigmoid

D、Tanh

答案:A

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隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel,简称HMM)是结构最简单的(___)?

A. 动态贝叶斯网

B. 动态马尔科夫网

C. 动态拉普拉斯网

D. 静态马尔可夫网

解析:数学基础

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-3790-c021-5dd340f2241b.html
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哪些技术是 RCNN 采用而 FasterRCNN 没有用?

A. SVM 分类

B. 使用 SelectiveSearch 输出候选框

C. 使用 MLP 进行分类与回归预测

D. 使用 ROIpooling

解析: FasterRCNN 没有用到使用 SelectiveSearch 输出候选框

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-cb38-c021-5dd340f22423.html
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手写数字识别的例子中,输入的图片为长和宽都是28像素的图片,输出判断数字0-9的概率。要构建前馈型神经网络去解决这个问题,输入层是()维的,输出层是()维的。

A. 784;10

B. 28;10

C. 784;1

D. 28;1

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-dec0-c021-5dd340f2240c.html
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我国人工智能基础层产业发展至今,已在智能芯片设计领域取得一定成就,其产品主要聚焦()工具等应用场景

A. 智能手机

B. 安防监控

C. 智能运载工具

D. 以上都不正确

解析:基础概念

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1d40-c021-5dd340f22413.html
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经典的全连接神经网络来包含四层网络:输入层、两个隐含层和输出层

解析:正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-da30-c021-5dd340f22407.html
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设矩阵A经过初等行变换变为B,则有( )。(下面的r(A)与r(B)分别表示矩阵的秩)。

A. r(A)>r(B)

B. r(A)=r(B)

C. r(A)<r(B)

D. 无法判定r(A)与r(B)之间的关系

解析:两矩阵可通过初等行变换互相转化,则秩相等

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-3f60-c021-5dd340f22416.html
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以下哪项关于决策树的说法是正确的 ( )

A. 冗余属性不会对决策树的准确率造成不利的影响

B. 子树可能在决策树中重复多次

C. 决策树算法对于噪声的干扰非常敏感

D. 寻找最佳决策树是NP完全问题

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-ac48-c021-5dd340f22409.html
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反向推理是以已知事实作为出发点,按照一定的策略,运用知识库中的知识,推断出结论的过程。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-eeb0-c021-5dd340f22410.html
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在 Numpy 中表示线性代数中的n维列向量可用一个shape为(n, 1)的一维数组。

解析:在线性代数里面讲的维数通常和Numpy数组的维数不同,如线代中提到的n维行向量在 Numpy 中是一维数组,而线性代数中的n维列向量在 Numpy 中是一个shape为(n, 1)的二维数组

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-d648-c021-5dd340f2242b.html
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执行语句++i ; i=3;后变量i的值为4。
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