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A、YOLOv3

B、YOLOv2

C、RCNN

D、fastRCNN

答案:ABD

解析:见算法解析

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常用的图像特征包括
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朴素贝叶斯分类器将会比判别模型,譬如逻辑回归收敛得更快,因此你只需要更少的训练数据。其主要缺点是它学习不了特征间的交互关系。
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在下列哪些应用中,我们可以使用深度学习来解决问题?
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Skip-gram在实际操作中,使用一个()(一般情况下,长度是奇数),从左到右开始扫描当前句子。
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在pytorch中,设模型变量名为model,则对model.eval()的描述正确的是
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如果强行限制输出层的分布是标准化的,可能会导致某些特征模式的丢失,所以在标准化之后,BatchNorm会紧接着对数据做缩放和平移
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连接主义派是由生物演化途径产生,连接主义认为人工智能起源于控制论,提出智能取决于感知和行为,取决于对外界复杂环境的适应,而不是表示和推理。
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迁移学习和对抗生成网络,能减少对昂贵标注样本的依赖
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在神经网络学习中,每个神经元会完成若干功能,下面哪个功能不是神经元所能够完成的功能
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全局变量会增加不同函数之间的隐式耦合度,从而降低代码可读性,因此应尽量避免过多使用全局变量。
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下列哪些模型可以E2E训练()

A、YOLOv3

B、YOLOv2

C、RCNN

D、fastRCNN

答案:ABD

解析:见算法解析

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常用的图像特征包括

A. 颜色特征

B. 形状特征

C. 纹理特征

D. 像素特征

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-c750-c021-5dd340f22419.html
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朴素贝叶斯分类器将会比判别模型,譬如逻辑回归收敛得更快,因此你只需要更少的训练数据。其主要缺点是它学习不了特征间的交互关系。

解析:正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-da30-c021-5dd340f22432.html
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在下列哪些应用中,我们可以使用深度学习来解决问题?

A. 蛋白质结构预测

B. 化学反应的预测

C. 外来粒子的检测

D. 所有这些

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-dad8-c021-5dd340f22408.html
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Skip-gram在实际操作中,使用一个()(一般情况下,长度是奇数),从左到右开始扫描当前句子。

A. 过滤器

B. 滑动窗口

C. 筛选器

D. 扫描器

解析:见算法解析

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-fe00-c021-5dd340f22405.html
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在pytorch中,设模型变量名为model,则对model.eval()的描述正确的是

A. model.eval()可以在模型训练阶段使用

B. model.eval()只能在模型测试阶段使用

C. model.eval()在模型验证、模型测试阶段都可以使用

D. model.eval()在模型训练、模型验证、模型测试阶段都可以使用

解析:在pytorch中,model.eval在模型验证、模型测试阶段都可以使用

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-dad8-c021-5dd340f2240e.html
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如果强行限制输出层的分布是标准化的,可能会导致某些特征模式的丢失,所以在标准化之后,BatchNorm会紧接着对数据做缩放和平移

解析:正确

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连接主义派是由生物演化途径产生,连接主义认为人工智能起源于控制论,提出智能取决于感知和行为,取决于对外界复杂环境的适应,而不是表示和推理。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-eeb0-c021-5dd340f2241e.html
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迁移学习和对抗生成网络,能减少对昂贵标注样本的依赖
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在神经网络学习中,每个神经元会完成若干功能,下面哪个功能不是神经元所能够完成的功能

A. 对前序相邻神经元所传递信息进行加权累加

B. 对加权累加信息进行非线性变化(通过激活函数)

C. 向前序相邻神经元反馈加权累加信息

D. 将加权累加信息向后续相邻神经元传递

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全局变量会增加不同函数之间的隐式耦合度,从而降低代码可读性,因此应尽量避免过多使用全局变量。
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