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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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以Le-net5为例，输入图像32x32x1，kernel=5x5，step=1，padding=1，则经第一次卷积操作后，输出ferturemap大小为

A、29x29$;$27x27$;$28x28$;$30x30

答案：C

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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下列哪些模型可以E2E训练（）
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假设一个具有 3 个神经元和输入为 [1, 2, 3] 的简单 MLP 模型。输入神经元的权重分别为 4, 5 和 6。假设激活函数是一个线性常数值 3 (激活函数为：y = 3x)。输出是什么？
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-d2c8-c07f-52a228da6006.html
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计算机系统中运行在硬件之上的一层是操作系统 OS， 它控制和管理着系统硬
件，操作系统的功能主要有（）。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-e950-c07f-52a228da600c.html
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bagging不允许训练实例被同一个预测器多次采样。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-b770-c07f-52a228da6023.html
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以下常用于处理离散特征的方法有（ ）
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-f508-c07f-52a228da601a.html
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在随机森林中，最终的集成模型是通过什么
策略决定模型结果的?
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（）是一种处理实时数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-a1b0-c07f-52a228da6026.html
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已知x=[3,5,7]，那么表达式x[-1::-1]的值为（ ）。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-f508-c07f-52a228da6010.html
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()聚类算法采用概率模型来表达聚类原型。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd2-0498-c07f-52a228da6033.html
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单选题
)
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随便搞的题库做做

以Le-net5为例，输入图像32x32x1，kernel=5x5，step=1，padding=1，则经第一次卷积操作后，输出ferturemap大小为

A、29x29$;$27x27$;$28x28$;$30x30

答案：C

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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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下列哪些模型可以E2E训练（）

A. YOLOv3$;$YOLOv2$;$RCNN$;$fastRCNN

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假设一个具有 3 个神经元和输入为 [1, 2, 3] 的简单 MLP 模型。输入神经元的权重分别为 4, 5 和 6。假设激活函数是一个线性常数值 3 (激活函数为：y = 3x)。输出是什么？

A. 32$;$643$;$96$;$48

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-d2c8-c07f-52a228da6006.html
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计算机系统中运行在硬件之上的一层是操作系统 OS， 它控制和管理着系统硬
件，操作系统的功能主要有（）。

A. 进程管理$;$存储管理$;$设备管理$;$文件管理

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以下常用于处理离散特征的方法有（ ）

A. OneHotEncoder$;$Normalizer$;$LabelEncoder$;$Imputer

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在随机森林中，最终的集成模型是通过什么
策略决定模型结果的?

A. 累加制$;$求平均数$;$投票制$;$累乘制

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（）是一种处理实时数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域

A. 前馈神经网络$;$卷积神经网络$;$循环神经网络$;$以上答案都不对

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已知x=[3,5,7]，那么表达式x[-1::-1]的值为（ ）。

A. [3]
$;$[5,3]
$;$[7,5]
$;$[7,5,3]

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()聚类算法采用概率模型来表达聚类原型。

A. K均值算法$;$学习向量量化$;$高斯混合聚类

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