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Embedding编码有哪些特点?

A、特征稠密

B、特征稀疏

C、能够表征词与词之间的相互关系(相似度计算)

D、泛化性更好,支持语义运算sim

答案:ACD

解析:见算法解析

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resnet可以很好解决梯度消失问题。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-edb8-c021-5dd340f2242d.html
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元宇宙的本质是将现实世界进行()、虚拟化,元宇宙将成为虚拟世界与现实世界共存的第二空间[5]。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1958-c021-5dd340f2240f.html
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人工智能驱动数据安全治理加速向自动化、智能化、高效化、精准化方向演进。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-f680-c021-5dd340f2241f.html
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使用列表对象的remove()方法可以删除列表中首次出现的指定元素,如果列中不存在要删除的指定元素则抛出异常。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-fe50-c021-5dd340f22425.html
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经典的全连接神经网络中,隐含层可以增加网络深度和复杂度
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-da30-c021-5dd340f22408.html
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在Matplotlib库中,plt.savefig()将输出图形存储为文件,默认为()格式,可以通过dpi修改输出质量。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-33a8-c021-5dd340f22400.html
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()是SVM(支持向量机)的基本概念
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-04c8-c021-5dd340f22405.html
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处理实际问题时,以下什么情况下该使用
机器学习?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-2128-c021-5dd340f2241a.html
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大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-f298-c021-5dd340f22427.html
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下列哪一项属于特征学习算法(representation learning algorithm)?()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-c750-c021-5dd340f22409.html
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计算机知识技术题库

Embedding编码有哪些特点?

A、特征稠密

B、特征稀疏

C、能够表征词与词之间的相互关系(相似度计算)

D、泛化性更好,支持语义运算sim

答案:ACD

解析:见算法解析

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resnet可以很好解决梯度消失问题。

解析:ResNet的一个重要设计原则是:当feature map大小降低一半时,feature map的数量增加一倍,这保持了网络层的复杂度。从图5中可以看到,ResNet相比普通网络每两层间增加了短路机制,这就形成了残差学习,

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-edb8-c021-5dd340f2242d.html
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元宇宙的本质是将现实世界进行()、虚拟化,元宇宙将成为虚拟世界与现实世界共存的第二空间[5]。

A. 智能化&;&标准化&;&数字化

B. 云端化

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-1958-c021-5dd340f2240f.html
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人工智能驱动数据安全治理加速向自动化、智能化、高效化、精准化方向演进。

解析:正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-f680-c021-5dd340f2241f.html
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使用列表对象的remove()方法可以删除列表中首次出现的指定元素,如果列中不存在要删除的指定元素则抛出异常。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-fe50-c021-5dd340f22425.html
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经典的全连接神经网络中,隐含层可以增加网络深度和复杂度

解析:正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-da30-c021-5dd340f22408.html
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在Matplotlib库中,plt.savefig()将输出图形存储为文件,默认为()格式,可以通过dpi修改输出质量。

A. PNG

B. JPEG

C. JPG

D. PS

解析:在Matplotlib库中,plt.savefigPNG将输出图形存储为文件,默认为PNG格式,可以通过dpi修改输出质量。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-33a8-c021-5dd340f22400.html
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()是SVM(支持向量机)的基本概念

A. 线性分类

B. 方差分析

C. 分层聚类

D. 关联规则

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-04c8-c021-5dd340f22405.html
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处理实际问题时,以下什么情况下该使用
机器学习?

A. 数据分布本身随时间变化,需要程序不停的重新适应,比如预测商品销售的趋势

B. 规则复杂程度低,且问题的规模较小的问题

C. 任务的规则会随时间改变,比如生产线上的瑕疵检测

D. 规则十分复杂或者无法描述,比如人脸识别和语音识别

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大数据正快速发展为对数量巨大、来源分散、格式多样的数据进行采集、存储和关联分析,从中发现新知识、创造新价值、提升新能力的新一代信息技术和服务业态
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-f298-c021-5dd340f22427.html
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下列哪一项属于特征学习算法(representation learning algorithm)?()

A. K近邻算法

B. 随机森林

C. 神经网络

D. 都不属于

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-c750-c021-5dd340f22409.html
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