A、LSTM中通过引入输入门、遗忘门、输出门解决了RNN中存在的梯度消失和梯度爆炸
B、LSTM中门的开关程度是由信息的权重决定的,即训练过程中记住重要信息
C、与RNN相比,LSTM中引入更多参数,所以其训练周期更久
D、LSTM中使用Sigmoid实现门限控制,而用TanH实现数据处理
答案:BCD
A、LSTM中通过引入输入门、遗忘门、输出门解决了RNN中存在的梯度消失和梯度爆炸
B、LSTM中门的开关程度是由信息的权重决定的,即训练过程中记住重要信息
C、与RNN相比,LSTM中引入更多参数,所以其训练周期更久
D、LSTM中使用Sigmoid实现门限控制,而用TanH实现数据处理
答案:BCD
A. 初始点的选取
B. 聚类的准则
C. k值的选取
D. 距离的度量方式
A. TE-IDF
B. LDA
C. TextRank
D. SSA
A. O(m)
B. O(m2)
C. O(log m)
D. O(m*log m)
A. 12
B. 81
C. 35
D. 64
A. 集中趋势分析
B. 相关分析
C. 采样分布
D. 参数估计
E. 假设检验
解析:机器人之父是英格伯格和德沃尔
A. 语音交互
B. 情感交互
C. 体感交互
D. 脑机交互
解析:语音交互是人以自然语言同计算机进行交互的综合性技术,结合了语言学、心理学、工程、计算机技术等领域的知识。
A. 卷积神经网络
B. 循环神经网络
C. word2vec
D. bert
解析:通常使用的处理图像数据的网络模型是卷积神经网络
A. 分而治之
B. 合而治之
C. 自下而上
D. 自上而下