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在Skip-gram实际实现的过程中，通常会让模型接收（）个tensor输入。

A、1$;$2$;$3$;$4

答案：C

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在一个软件的设计与开发中，所有类名、函数名、变量名都应该遵循统一的风格和规范。

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给定三个点(1,4) 、 (2, 3) 、 (2,4)，它们的欧氏距离最小值是 1

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张量是TensorFlow的核心数据单位，在本质上是一个任意维的数组。可用的张量类型包括（）。

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循环神经网络RNN是（）和（）两种人工神经网络的总称。

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传统程序无学习能力，通过规则＋数据=答案，正确率没有变化（）

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如果在大型数据集上训练决策树。为了花费更少的时间来训练这个模型，下列哪种做法是正确的？

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由于池化之后特征图会变小，如果后面连接的是全连接层，能有效的减小神经元的个数，节省存储空间并提高计算效率

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假如我们建立一个60000个特征，1000万数据集的机器学习模型，我们怎么有效的应对这样的大规模数据的训练

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在Skip-gram实际实现的过程中，通常会让模型接收（）个tensor输入。

A、1$;$2$;$3$;$4

答案：C

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给定三个点(1,4) 、 (2, 3) 、 (2,4)，它们的欧氏距离最小值是 1

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张量是TensorFlow的核心数据单位，在本质上是一个任意维的数组。可用的张量类型包括（）。

A. 常数$;$变量$;$张量占位符$;$稀疏张量

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发展人工智能的最终目标是要替代人类智能。

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循环神经网络按时间展开后就可以通过反向传播算法训练了

A. 正确$;$错误

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循环神经网络RNN是（）和（）两种人工神经网络的总称。

A. 长度递归神经网络$;$时间递归神经网络$;$偏差递归神经网络$;$结构递归神经网络

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传统程序无学习能力，通过规则＋数据=答案，正确率没有变化（）

点击查看答案

如果在大型数据集上训练决策树。为了花费更少的时间来训练这个模型，下列哪种做法是正确的？

A. 增加树的深度$;$增加学习率$;$减小树的深度$;$减少树的数量

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由于池化之后特征图会变小，如果后面连接的是全连接层，能有效的减小神经元的个数，节省存储空间并提高计算效率

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假如我们建立一个60000个特征，1000万数据集的机器学习模型，我们怎么有效的应对这样的大规模数据的训练

A. 对样本进行抽样，在经过抽样的样本上训练$;$应用PCA算法降维，减少特征数量$;$根据重要性对特征进行筛选$;$以上所有

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