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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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()的神经形态芯片已经可以搭建较大规模的类脑计算系统,为类脑计算模型提供快速运行平台。

A、基于脑电波神经网络$;$基于脉冲神经网络$;$基于脑回路神经网络$;$基于类脑神经网络

答案:B

随便搞的题库做做
人工智能发展阶段中技术驱动阶段包括特有性目标、通用行为目标、算法语言程序。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-fcc8-c07f-52a228da600c.html
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以下四个人工智能的应用领域中,与其他三个不同的是()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-95f8-c07f-52a228da6014.html
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在不考虑标记样本时,支持向量机试图找到(___)间隔划分超平面
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-fdc0-c07f-52a228da6027.html
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如何在监督式学习中使用聚类算法()?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a000-c07f-52a228da6033.html
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当我们在分析一份数据的时候,如果发现这份数据的特征变量很多,成千上万,如果直接基于所有的特征变量进行分析,会浪费过多的时间成本及计算资源,为了应对这种情况,我们可以采用降维的方式对数据进行预处理,如下技术中,哪些属于降维技术
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-a1b0-c07f-52a228da6035.html
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开源学习框架存在安全风险,可导致人工智能系统数据泄露。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-abb8-c07f-52a228da6021.html
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卷积神经网络中同一卷积层的所有卷积核是权重共享的。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-da98-c07f-52a228da6025.html
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如果数据集中的图片数量和标签数量不等,说明数据逻辑存在问题,可使用assert语句校验图像数量和标签数据是否一致
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-ed38-c07f-52a228da6002.html
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每一棵决策树拟合的是之前迭代得到的模型的()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f5f0-c07f-52a228da601c.html
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下列可用于隐马尔可夫预测的算法是()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-ee20-c07f-52a228da6027.html
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随便搞的题库做做
题目内容
(
单选题
)
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随便搞的题库做做

()的神经形态芯片已经可以搭建较大规模的类脑计算系统,为类脑计算模型提供快速运行平台。

A、基于脑电波神经网络$;$基于脉冲神经网络$;$基于脑回路神经网络$;$基于类脑神经网络

答案:B

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相关题目
人工智能发展阶段中技术驱动阶段包括特有性目标、通用行为目标、算法语言程序。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-fcc8-c07f-52a228da600c.html
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以下四个人工智能的应用领域中,与其他三个不同的是()。

A. 图像识别与分类$;$医学影像分析$;$语音识别$;$人脸识别与情感计算

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-95f8-c07f-52a228da6014.html
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在不考虑标记样本时,支持向量机试图找到(___)间隔划分超平面

A. 最大$;$最小$;$最长$;$最短

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-fdc0-c07f-52a228da6027.html
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如何在监督式学习中使用聚类算法()?

A. 首先,可以创建聚类,然后分别在不同的集群上应用监督式学习算法$;$在应用监督式学习算法之前,可以将其类别ID作为特征空间中的一个额外的特征$;$在应用监督式学习之前,不能创建聚类$;$在应用监督式学习算法之前,不能将其类别ID作为特征空间中的一个额外的特征

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a000-c07f-52a228da6033.html
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当我们在分析一份数据的时候,如果发现这份数据的特征变量很多,成千上万,如果直接基于所有的特征变量进行分析,会浪费过多的时间成本及计算资源,为了应对这种情况,我们可以采用降维的方式对数据进行预处理,如下技术中,哪些属于降维技术

A. 主成分分析$;$因子分析$;$独立主成分分析$;$SVM

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-a1b0-c07f-52a228da6035.html
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开源学习框架存在安全风险,可导致人工智能系统数据泄露。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-abb8-c07f-52a228da6021.html
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卷积神经网络中同一卷积层的所有卷积核是权重共享的。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-da98-c07f-52a228da6025.html
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如果数据集中的图片数量和标签数量不等,说明数据逻辑存在问题,可使用assert语句校验图像数量和标签数据是否一致
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每一棵决策树拟合的是之前迭代得到的模型的()

A. 标准差$;$均方差$;$残差$;$方差

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f5f0-c07f-52a228da601c.html
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下列可用于隐马尔可夫预测的算法是()。

A. 维特比算法$;$Baum-Welch算法$;$前向-后向算法$;$拟牛顿法

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-ee20-c07f-52a228da6027.html
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