A、maxin()
B、max()
C、min()
D、least()
答案:B
A、maxin()
B、max()
C、min()
D、least()
答案:B
A. FPGA
B. CPU
C. GPU
D. ASIC
A. 卷积
B. 约化
C. 池化
D. 批归一化
解析:池化是使用某一位置的相邻输出的总体统计特征来代替网络在该位置的输出
A. 需求分析
B. 概要设计
C. 详细设计
D. 单元测试
A. 表示高斯分布的方差
B. 表示高斯分布的均值
C. 表示数据分布的概率
D. 表示数据从某个高斯分布中产生
解析:首选依赖GMM的某个高斯分量的系数概率(因为系数取值在0~1之间,因此可以看做是一个概率取值)选择到这个高斯分量,然后根据这个被选择的高斯分量生成观测数据。然后隐变量就是某个高斯分量是否被选中:选中就为1,否则为0。
A. 图像识别
B. 语音识别
C. 数值分析
D. 文本分析
A. 若λ=0,则等价于一般的线性回归
B. 若λ=0,则不等价于一般的线性回归
C. 若λ=+∞,则得到的权重系数很小,接近于零
D. 若λ=+∞,则得到的权重系数很大,接近与无穷大
解析:岭回归是一种专用于共线性数据分析的有偏估计回归方法,实质上是一种改良的最小二乘估计法 ,通过放弃最小二乘法的无偏性,以损失部分信息、降低精度为代价获得回归系数 更为符合实际、更可靠的回归方法,对病态数据的拟合要强于最小二乘法 。
A. SVM 分类
B. 使用 SelectiveSearch 输出候选框
C. 使用 MLP 进行分类与回归预测
D. 使用 ROIpooling
解析: FasterRCNN 没有用到使用 SelectiveSearch 输出候选框