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随便搞的题库做做
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随便搞的题库做做
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如果我们用了一个过大的学习速率会发生什么?()

A、神经网络会收敛
$;$不好说
$;$都不对
$;$神经网络不会收敛

答案:D

随便搞的题库做做
普通的循环神经网络会遇到梯度爆炸和梯度消失的问题,所以现在在自然语言处理领域,一般会使用LSTM网络模型。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e650-c07f-52a228da6026.html
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关于概率图,以下说法正确的是()
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机器人能与人对话,主要是用了人工智能中的( )
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-f4f8-c07f-52a228da6026.html
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DSSM使用()个全连接层
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f9d8-c07f-52a228da600d.html
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对于Word2vec的2个基础算法,每次梯度更新只能优化一个向量且softmax里的指数求和操作计算量太大,一般使用比较高效的负采样算法。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bb58-c07f-52a228da601b.html
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联想存储的特点是() 
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以下算法中可以用于图像平滑的是()。
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在用户洞察环节,银行业企业普遍面临对消费者数据开发不足的问题,AI技术的加持能够实现更深层次的客户洞察,基于多维度的用户数据构建(),实现更精准的用户触达。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-9dc8-c07f-52a228da6004.html
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大规模自监督预训练方法目前存在()等局限性。
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专用人工智能的简称是()。
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随便搞的题库做做
题目内容
(
单选题
)
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随便搞的题库做做

如果我们用了一个过大的学习速率会发生什么?()

A、神经网络会收敛
$;$不好说
$;$都不对
$;$神经网络不会收敛

答案:D

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普通的循环神经网络会遇到梯度爆炸和梯度消失的问题,所以现在在自然语言处理领域,一般会使用LSTM网络模型。
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关于概率图,以下说法正确的是()

A. 概率图模型提供一种直观,快速的针对具体问题定义模型的方式 $;$概率图能让建模者根据对问题的理解确定特征之间的依赖关系 $;$有向图利用条件概率来表示 $;$无向图利用每个最大团的优势来表示

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6a08-c07f-52a228da6032.html
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机器人能与人对话,主要是用了人工智能中的( )

A. 机器翻译$;$自然语言处理$;$多媒体技术$;$语音识别

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-f4f8-c07f-52a228da6026.html
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DSSM使用()个全连接层

A. 两$;$一$;$三$;$四

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f9d8-c07f-52a228da600d.html
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对于Word2vec的2个基础算法,每次梯度更新只能优化一个向量且softmax里的指数求和操作计算量太大,一般使用比较高效的负采样算法。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bb58-c07f-52a228da601b.html
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联想存储的特点是() 

A. 可以存储许多相关(激励,响应)模式对$;$以分布、稳健的方式存储信息$;$即使输入激励模式完全失真时,仍然可以产生正确的响应模式$;$可在原存储中加入新的存储模式

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0590-c07f-52a228da6015.html
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以下算法中可以用于图像平滑的是()。

A. 均值滤波;$;$对比度增强$;$二值化$;$动态范围压缩

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f9d8-c07f-52a228da601c.html
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在用户洞察环节,银行业企业普遍面临对消费者数据开发不足的问题,AI技术的加持能够实现更深层次的客户洞察,基于多维度的用户数据构建(),实现更精准的用户触达。

A. 用户画像$;$数据模型$;$用户标签$;$用户场景

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-9dc8-c07f-52a228da6004.html
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大规模自监督预训练方法目前存在()等局限性。

A. 需要大规模算力和海量数据资源支持$;$需要研究人员对相关研究领域的数据有深刻理解$;$大规模预训练模型存在隐私数据的提取问题$;$大规模预训练语言模型在深层次的语言理解方面存在差距

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-9dc8-c07f-52a228da602d.html
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专用人工智能的简称是()。

A. ANI$;$AGI$;$AIN$;$AIG

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a7d0-c07f-52a228da6032.html
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