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随便搞的题库做做
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Map阶段的输入是以()形式的行数据。

A、字符$;$链表$;$行列式$;$键值对

答案:D

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循环神经网络中,假设输入是一个32*32*3的图像,3表示RGB三通道,卷积核的结构是5*5*3,共6个不同的卷积核,一个卷积核产生一个feature map,则输出的feature map 矩阵的结构是()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f9d8-c07f-52a228da6019.html
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以才哪种组合在CNN不常见
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下列哪些属于常用的分类算法()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0590-c07f-52a228da6009.html
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为了使特征图的尺寸和输入图像一致,可以使用零填充的方法,对输入图像添加一个全0的边框再进行计算。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-a980-c07f-52a228da601c.html
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假定你在神经网络中的隐藏层中使用激活函数 X。在特定神经元给定任意输入,你会得到输出 -0.01。X 可能是以下哪一个激活函数?()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bf40-c07f-52a228da6005.html
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在前馈神经网络中,误差后向传播(BP算法)将误差从输出端向输入端进行传输的过程中,算法会调整前馈神经网络的什么参数
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-caf8-c07f-52a228da601e.html
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GPU 擅长计算密集和易于并行的程序。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-d9b0-c07f-52a228da600f.html
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以下哪种方法不属于特征选择的标准方法?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-99e0-c07f-52a228da6030.html
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通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为聚集(aggregate)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e268-c07f-52a228da603f.html
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如果自变量X和因变量Y之间存在高度的非线性和复杂关系,那么树模型很可能优于经典回归方法。这个说法正确吗?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9830-c07f-52a228da602b.html
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Map阶段的输入是以()形式的行数据。

A、字符$;$链表$;$行列式$;$键值对

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循环神经网络中,假设输入是一个32*32*3的图像,3表示RGB三通道,卷积核的结构是5*5*3,共6个不同的卷积核,一个卷积核产生一个feature map,则输出的feature map 矩阵的结构是()。

A. 27*27*3 $;$28*28*3 $;$27*27*6 $;$28*28*6

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以才哪种组合在CNN不常见

A. conv+relu$;$conv+relu+pool$;$conv+relu+pool+fc$;$conv+k-means

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f5f0-c07f-52a228da6032.html
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A. kNN$;$SVM$;$SVR$;$DBSCAN

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假定你在神经网络中的隐藏层中使用激活函数 X。在特定神经元给定任意输入,你会得到输出 -0.01。X 可能是以下哪一个激活函数?()

A. ReLU $;$tanh
$;$Sigmoid $;$以上都有可能

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bf40-c07f-52a228da6005.html
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在前馈神经网络中,误差后向传播(BP算法)将误差从输出端向输入端进行传输的过程中,算法会调整前馈神经网络的什么参数

A. 输入数据大小 $;$神经元和神经元之间连接有无$;$相邻层神经元和神经元之间的连接权重$;$同一层神经元之间的连接权重

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-caf8-c07f-52a228da601e.html
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GPU 擅长计算密集和易于并行的程序。

A. TRUE$;$FALSE

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以下哪种方法不属于特征选择的标准方法?

A. 嵌入$;$过滤$;$包装$;$抽样

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-99e0-c07f-52a228da6030.html
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通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率的技术称为聚集(aggregate)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e268-c07f-52a228da603f.html
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如果自变量X和因变量Y之间存在高度的非线性和复杂关系,那么树模型很可能优于经典回归方法。这个说法正确吗?

A. 正确$;$错误

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-9830-c07f-52a228da602b.html
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