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数据质量和安全直接影响人工智能系统算法模型的准确性,进而威胁人工智能应用安全。

答案:A

解析:正确

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()采用多种乐器的音频数据,可融合多种国家、乐曲风格和乐器音色的特征,创作音乐作品。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-e690-c021-5dd340f2241b.html
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矢量场的旋度是一个标量,是空间坐标点的函数
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-d648-c021-5dd340f2241e.html
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用于相似度度量的距离()要满足距离度量的所有基本性质
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-08b0-c021-5dd340f22405.html
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深度学习神经网络的隐藏层数对网络的性能有一定的影响,以下关于其影响说法正确的是:
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-d308-c021-5dd340f22422.html
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()函数一般用在多分类问题中,它是对逻辑斯蒂回归logistic的一种推广,也被称为多项式逻辑斯蒂回归模型。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-ee60-c021-5dd340f22409.html
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根据边的性质不同,概率图模型可大致分为两类:第一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系,称为(___);第二类是使用无向图表示变量间的相关关系,称为无向图模型或马尔可夫网(Markovnetwork)。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-fa18-c021-5dd340f22412.html
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GatedRecurrentunits的出现可以帮助防止在RNN中的梯度消失问题。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e200-c021-5dd340f22429.html
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以下哪种卷积神经网络的设计引入了残差网络结构()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4730-c021-5dd340f2240e.html
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()的基本出发点,是认为低维流形嵌入到高维空间之后,直接在高维空间中计算直线距离具有误导性,因为高维空间中的直线距离在低维嵌入流形上是不可达的。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-fcf8-c021-5dd340f22408.html
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概率模型的训练过程就是()过程。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-00e0-c021-5dd340f2241d.html
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(
判断题
)
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数据质量和安全直接影响人工智能系统算法模型的准确性,进而威胁人工智能应用安全。

答案:A

解析:正确

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相关题目
()采用多种乐器的音频数据,可融合多种国家、乐曲风格和乐器音色的特征,创作音乐作品。

A. XLNet

B. GoogleNet

C. MuseNet

D. AlexNet

解析:MuseNet采用多种乐器的音频数据,可融合多种国家、乐曲风格和乐器音色的特征,创作音乐作品。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-e690-c021-5dd340f2241b.html
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矢量场的旋度是一个标量,是空间坐标点的函数

解析:矢量场的旋度是一个矢量,是空间坐标点的函数

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-d648-c021-5dd340f2241e.html
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用于相似度度量的距离()要满足距离度量的所有基本性质

A. 一定

B. 不一定

C. 可能

D. 以上都不对

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-08b0-c021-5dd340f22405.html
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深度学习神经网络的隐藏层数对网络的性能有一定的影响,以下关于其影响说法正确的是:

A. 隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力不变

B. 隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越强

C. 隐藏层数适当减少,神经网络的分辨能力越强

D. 隐藏层数适当增加,神经网络的分辨能力越弱

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-d308-c021-5dd340f22422.html
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()函数一般用在多分类问题中,它是对逻辑斯蒂回归logistic的一种推广,也被称为多项式逻辑斯蒂回归模型。

A. Relu

B. softmax

C. Tanh

D. sigmoid

解析:softmax函数一般用在多分类问题中,它是对逻辑斯蒂回归logistic的一种推广,也被称为多项式逻辑斯蒂回归模型。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-ee60-c021-5dd340f22409.html
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根据边的性质不同,概率图模型可大致分为两类:第一类是使用有向无环图表示变量间的依赖关系,称为(___);第二类是使用无向图表示变量间的相关关系,称为无向图模型或马尔可夫网(Markovnetwork)。

A. 贝叶斯网

B. 拉普拉斯网

C. 帕斯卡网

D. 塞缪尔网

解析:见算法解析

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-fa18-c021-5dd340f22412.html
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GatedRecurrentunits的出现可以帮助防止在RNN中的梯度消失问题。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e200-c021-5dd340f22429.html
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以下哪种卷积神经网络的设计引入了残差网络结构()

A. LeNet

B. AlexNet

C. GoogLeNet

D. ResNets

解析:ResNets(Residual Networks)残差网络;LeNet是最早的卷积神经网络结构,AlexNet首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等技术,GoogLeNet加入Inception网络结构来搭建一个稀疏性、高计算性能的网络结构,后三种网络都没有用到残差网络结构

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4730-c021-5dd340f2240e.html
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()的基本出发点,是认为低维流形嵌入到高维空间之后,直接在高维空间中计算直线距离具有误导性,因为高维空间中的直线距离在低维嵌入流形上是不可达的。

A. 等度量映射 

B.  等距离映射

C. 等空间映射 

D. 等范围映射

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-fcf8-c021-5dd340f22408.html
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概率模型的训练过程就是()过程。

A. 参数估计

B. 概率估计

C. 极大似然估计

D. 分布估计

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-00e0-c021-5dd340f2241d.html
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