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我们可以利用以下哪种方法实现反向传播?

A、计算图

B、链式法则

C、代价函数

D、高阶微分

答案:B

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NMS算法中文名为()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-fe00-c021-5dd340f22409.html
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使用paddle.vision.datasets.MNISTAPI定义全连接层
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-fe50-c021-5dd340f22423.html
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我们想要减少数据集中的特征数,即降维。选择以下适合的方案①使用前向特征选择方法②使用后向特征排除方法③我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现,如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征④查看相关性表,去除相关性最高的一些特征
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-0c98-c021-5dd340f22406.html
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要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识和技能,实现自我完善,这门研究分支学科叫( )。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-ddb8-c021-5dd340f22400.html
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LeNet和AlexNet都属于()神经网络。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-01e8-c021-5dd340f2240d.html
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轨迹跟踪主要研究如何通过计算机算法对视频中目标物体的运动轨迹进行跟踪,常用于安防监控、商场热点分析、无人驾驶等领域。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-f970-c021-5dd340f22403.html
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R-CNN的系列算法分成两个阶段,先在图像上产生候选区域,再对候选区域进行分类并预测目标物体位置,它们通常被叫做两阶段检测算法。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-de18-c021-5dd340f22404.html
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关于SMO神经网络描述错误的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-e970-c021-5dd340f2241f.html
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数据脱敏需要满足以下()要求。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-2ce0-c021-5dd340f22414.html
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()的目的是进行粗粒度计算。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-00e0-c021-5dd340f22410.html
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题目内容
(
单选题
)
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计算机知识技术题库

我们可以利用以下哪种方法实现反向传播?

A、计算图

B、链式法则

C、代价函数

D、高阶微分

答案:B

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NMS算法中文名为()

A. 非极大值抑制

B. 非极小值抑制

C. 极大值抑制

D. 极小值抑制

解析:见算法解析

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使用paddle.vision.datasets.MNISTAPI定义全连接层

解析:见函数库

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-fe50-c021-5dd340f22423.html
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我们想要减少数据集中的特征数,即降维。选择以下适合的方案①使用前向特征选择方法②使用后向特征排除方法③我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现,如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征④查看相关性表,去除相关性最高的一些特征

A. ①②

B. ②③④

C. ①②④

D. ①②③④

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-0c98-c021-5dd340f22406.html
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要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识和技能,实现自我完善,这门研究分支学科叫( )。

A. 专家系统

B. 机器学习

C. 神经网络

D. 模式识别

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-ddb8-c021-5dd340f22400.html
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LeNet和AlexNet都属于()神经网络。

A. 前馈型

B. 卷积

C. 循环

D. 全连接

解析:基础概念理解

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-01e8-c021-5dd340f2240d.html
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轨迹跟踪主要研究如何通过计算机算法对视频中目标物体的运动轨迹进行跟踪,常用于安防监控、商场热点分析、无人驾驶等领域。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-f970-c021-5dd340f22403.html
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R-CNN的系列算法分成两个阶段,先在图像上产生候选区域,再对候选区域进行分类并预测目标物体位置,它们通常被叫做两阶段检测算法。

解析:正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-de18-c021-5dd340f22404.html
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关于SMO神经网络描述错误的是

A. 一种竞争学习型的无监督神经网络

B. 将高维输入数据映射到低维空间,保持输入数据在高维空间的拓扑结构

C. SMO寻优目标为每个输出神经元找到合适的权重

D. 输出层神经元以矩阵方式排列在二维空间

解析:SOM 的训练目标就是为每个输出层神经元找到合适的权向量,以达到保持拓扑结构的目的

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-e970-c021-5dd340f2241f.html
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数据脱敏需要满足以下()要求。

A. 单向性

B. 匿名处理

C. 无残留

D. 易于实现

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-2ce0-c021-5dd340f22414.html
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()的目的是进行粗粒度计算。

A. 平滑处理

B. 特征构造

C. 聚集

D. 离散化

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