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随便搞的题库做做
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生成对抗网络中的生成器既可以是卷积神经网络,也可以是循环神经网络。

答案:A

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以下哪些不是常见的自然语言处理的网络结构。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-ee20-c07f-52a228da602c.html
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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-e940-c07f-52a228da6037.html
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FCN的优点是?
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目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的类别,并在该目标周围绘制边界框,标示出每个目标的位置
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bb58-c07f-52a228da6014.html
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Python中用于表示逻辑与、逻辑或、逻辑非运算的关键字分别是_________、___________、_________。
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探究数据科学的流程是()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9060-c07f-52a228da601a.html
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人工智能开源学习框架实现了基础算法的模块化封装,所以应用开发
人员完全无需关注底层实现细节。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-abb8-c07f-52a228da602d.html
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()和()是监督学习的代表,()是无监督学习的代表。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9830-c07f-52a228da602c.html
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岭回归和最小二乘法的算法复杂度是相同的。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e650-c07f-52a228da6034.html
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我们想要减少数据集中的特征数,即降维。选择以下适合的方案①使用前向特征选择方法②使用后向特征排除方法③我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现,如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征④查看相关性表,去除相关性最高的一些特征
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9830-c07f-52a228da6035.html
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判断题
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随便搞的题库做做

生成对抗网络中的生成器既可以是卷积神经网络,也可以是循环神经网络。

答案:A

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以下哪些不是常见的自然语言处理的网络结构。

A. LeNet
$;$Bert
$;$VGG
$;$ResNet

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-ee20-c07f-52a228da602c.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-e940-c07f-52a228da6037.html
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FCN的优点是?

A. 任意尺度输入$;$效率高$;$结合浅层信息$;$分割不够精细

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https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bb58-c07f-52a228da6014.html
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Python中用于表示逻辑与、逻辑或、逻辑非运算的关键字分别是_________、___________、_________。

A. (&、|、!)$;$(and、or、not)$;$(&&、||、!)$;$(&、and、!)

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-e180-c07f-52a228da6000.html
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探究数据科学的流程是()。

A. 采集、探索、加工、验证、建模、报告$;$采集、探索、加工、建模、验证、报告$;$探索、采集、加工、验证、建模、报告$;$探索、采集、加工、建模、验证、报告

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9060-c07f-52a228da601a.html
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人工智能开源学习框架实现了基础算法的模块化封装,所以应用开发
人员完全无需关注底层实现细节。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-abb8-c07f-52a228da602d.html
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()和()是监督学习的代表,()是无监督学习的代表。

A. 回归;分类;聚类$;$分类;聚类;回归$;$聚类;回归;分类

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9830-c07f-52a228da602c.html
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岭回归和最小二乘法的算法复杂度是相同的。

A. 正确$;$错误

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e650-c07f-52a228da6034.html
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我们想要减少数据集中的特征数,即降维。选择以下适合的方案①使用前向特征选择方法②使用后向特征排除方法③我们先把所有特征都使用,去训练一个模型,得到测试集上的表现然后我们去掉一个特征,再去训练,用交叉验证看看测试集上的表现,如果表现比原来还要好,我们可以去除这个特征④查看相关性表,去除相关性最高的一些特征

A. ①②$;$②③④$;$①②④$;$①②③④

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9830-c07f-52a228da6035.html
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