A、自注意力$;$Normalization$;$全连接$;$卷积
答案:D
A、自注意力$;$Normalization$;$全连接$;$卷积
答案:D
A. k近邻算法
$;$ 随机森林
$;$神经网络
$;$都不属于
A. 类的实例方法必须创建对象后才可以调用$;$类的实例方法必须创建对象前才可以调用$;$类的类方法可以用对象和类名来调用$;$类的静态属性可以用类名和对象来调用
A. 有监督学习$;$无监督学习$;$强化学习$;$深度学习
A. 仿射层$;$卷积层$;$RNN层$;$均不对
A. 卷积可视化解释$;$反向传播算法$;$非线性激活函数$;$深度神经网络
A. word2vec$;$fasttext$;$glove$;$elmo
A. 梯度下降算法就是不断的更新w和b的值$;$梯度下降算法就是不断的更新w和b的导数值$;$梯度下降算法就是不断寻找损失函数的最大值$;$梯度下降算法就是不断更新学习率
A. 更重要$;$不重要$;$有影响$;$无法判断