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word2vec可以理解为一种对单词one-hot向量的一种降维处理，采用这种空间压缩降维的处理方式对语料库中的词进行训练，主要有两种方式( )。

A、skip-gram

B、CBOW

C、GRU

D、BERT

答案：AB

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方差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度,即刻画了学习算法本身的拟合能力。__

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神经网络中的注意力机制受到人类视觉中注意力的启发，即人类视觉注意力能够聚焦到图像的特定区域，并在这个区域有非常低的分辨率，而在其它区域有较高的分辨率。

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蚁群优化算法中，每个人工蚂蚁都需要构建自己的解。（）

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对于一个图像识别问题，下面哪种神经网络可以更好地解决这个问题？（）

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在给定的数据集中，变量的取值是固定集合的是()。

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分布式表示：wordembedding指的是将词转化成一种分布式表示，又称（）。分布式表示将词表示成一个（）的连续的稠密向量。

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人工智能的研发和应用的政策,应该将()置于核心位置。

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模型评估包括（）。

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Dropout在预测的过程中会随机去掉神经元

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Word2Vec中提出了两种词向量训练算法：CBOW和Skip-gram

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计算机知识技术题库

word2vec可以理解为一种对单词one-hot向量的一种降维处理，采用这种空间压缩降维的处理方式对语料库中的词进行训练，主要有两种方式( )。

A、skip-gram

B、CBOW

C、GRU

D、BERT

答案：AB

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方差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度,即刻画了学习算法本身的拟合能力。__

解析：偏差度量了学习算法的期望预测与真实结果的偏离程度，刻画了学习算法本身的拟合能力。

方差度量了同样大小的训练集的变动所导致的学习性能的变化，刻画了数据扰动所造成的影响。

噪声表达了当前任务上任何学习算法所能达到的期望泛化误差的下界，也就是最小值。

泛化误差可以分解为偏差、方差和噪声之和。

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解析：神经网络中的注意力机制受到人类视觉中注意力的启发，即人类视觉注意力能够聚焦到图像的特定区域，并在这个区域有非常高的分辨率，而在其它区域有较低的分辨率。

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蚁群优化算法中，每个人工蚂蚁都需要构建自己的解。（）

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对于一个图像识别问题，下面哪种神经网络可以更好地解决这个问题？（）

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D. 卷积神经网络

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在给定的数据集中，变量的取值是固定集合的是()。

A. 连续变量

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D. 分类变量

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分布式表示：wordembedding指的是将词转化成一种分布式表示，又称（）。分布式表示将词表示成一个（）的连续的稠密向量。

A. 词向量

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C. 变长

D. 定长

解析：见算法解析

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人工智能的研发和应用的政策,应该将()置于核心位置。

A. 道德

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C. 资本

D. 隐私

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模型评估包括（）。

A. 模型选择

B. 验证集选择

C. 验证环境选择

D. 结果展示

解析：主要应用

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Dropout在预测的过程中会随机去掉神经元

解析：在训练过程中会

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Word2Vec中提出了两种词向量训练算法：CBOW和Skip-gram

解析：正确

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