答案:A
解析:正确
答案:A
解析:正确
A. 分布范围广--->较小的卷积核,大的感受野
B. 分布范围小--->较小的卷积核,小的感受野
C. 分布范围小--->较大的卷积核,小的感受野
D. 分布范围大--->较小的卷积核,小的感受野
解析:分布范围小--->较小的卷积核,小的感受野
A. 执行器
B. 评价器
C. 泛化器
D. 实验生成器
A. 池化操作采用扫描窗口实现
B. 池化层可以起到降维的作用
C. 常用的池化方法有最大池化和平均池化
D. 经过池化的特征图像变小了
A. GaussianNB
B. BernoulliNB
C. MultinomialNB
D. BaseDiscreteNB
解析:GaussianNB 适合连续特征,它假设每个特征对于每个类都符合正态分布。
A. 深度学习理论迎来整合与突破
B. 机器学习向集中式隐私保护方向演进
C. 类脑计算系统从“专用”向“通用”逐步演进
D. 基于因果学习的信息检索模型与系统成为重要发展方向
解析:主要应用
A. 自注意力
B. Normalization
C. 全连接
D. 卷积
解析:卷积在BERT中没有使用
A. 1/7
B. 2/7
C. 4/7
D. 5/7
解析:因为服从均匀分布,p=(7-2)/7