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为了解决如何模拟人类的感性思维,例如视觉理解、直觉思维、悟性等,研究者找到的一个重要的信息处理的机制是()。

A、专家系统$;$人工神经网络 $;$模式识别$;$.智能代理

答案:B

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复杂的深度学习模型需要消耗大量的存储空间和计算资源,具备低内存和低计算量优势的技术成为业界需求。轻量化深度学习成为解决这一挑战的重要技术,比如()。
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图像分割的主要思想是:同一子区域中,每个像素在某种特征的度量或是由计算得到的特征应该是相近的。
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常见的聚类算法有哪些?
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下面关于SVM中核函数的说法正确的是?()
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不属于人工智能的学派是
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标量是零维张量,向量是一维张量,矩阵是二维张量
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神经元分为三种不同类型的层次:
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趋势可以是线性的,也可以是()。
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交叉熵就是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度,交叉熵越大说明两者之间越接近。
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NMF(Non-negative Matrix Factorization)是一种降维算法,它的特点包括
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随便搞的题库做做

为了解决如何模拟人类的感性思维,例如视觉理解、直觉思维、悟性等,研究者找到的一个重要的信息处理的机制是()。

A、专家系统$;$人工神经网络 $;$模式识别$;$.智能代理

答案:B

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复杂的深度学习模型需要消耗大量的存储空间和计算资源,具备低内存和低计算量优势的技术成为业界需求。轻量化深度学习成为解决这一挑战的重要技术,比如()。

A. OpenAI提出的GPT-3$;$谷歌提出的MobileNet$;$旷世提出的ShuffleNet$;$百度提出的PaddleOCR

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图像分割的主要思想是:同一子区域中,每个像素在某种特征的度量或是由计算得到的特征应该是相近的。

A. 正确$;$错误

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$;$它是一个相似度函数
$;$A、B都对
$;$A、B都不对

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趋势可以是线性的,也可以是()。

A. 曲线性的$;$正态性的$;$非线性的$;$离散性的

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交叉熵就是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度,交叉熵越大说明两者之间越接近。

A. 正确$;$错误

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NMF(Non-negative Matrix Factorization)是一种降维算法,它的特点包括

A. 原始矩阵的元素是非负数$;$分解后矩阵的元素是非负数$;$分解后矩阵的元素可以是负数$;$没有“潜在语义空间的每一个维度都是正交的”这一约束条件

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-d2c8-c07f-52a228da601c.html
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