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唐人街探案之秦风

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唐人街探案之秦风

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对于神经网络的说法, 下面正确的是 : 1. 增加神经网络层数, 可能会增加测试数据集的分类错误率 2. 减少神经网络层数, 总是能减小测试数据集的分类错误率 3. 增加神经网络层数, 总是能减小训练数据集的分类错误率

A、1

B、1 和 3

C、1 和 2

D、2

答案：A

唐人街探案之秦风

Boosting算法要求基学习器能对特定的数据分布进行学习，可通过（）实施，对无法接受带权样本的基学习算法，则可通过（）来处理

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Transformer由且仅由（）和（）组成。只要计算资源够，可以通过堆叠多层Transformer来搭建复杂网络。

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设矩阵A经过初等行变换变为B，则有（）。(下面的r(A)与r(B)分别表示矩阵的秩)。

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使用（）API加载MNIST数据集？使用（）API定义优化器？使用（）API定义全连接层？

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以下关于人工智能系统架构的表述，不正确的是

程序的基本构成包括（）

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唐人街探案之秦风

对于神经网络的说法, 下面正确的是 : 1. 增加神经网络层数, 可能会增加测试数据集的分类错误率 2. 减少神经网络层数, 总是能减小测试数据集的分类错误率 3. 增加神经网络层数, 总是能减小训练数据集的分类错误率

A、1

B、1 和 3

C、1 和 2

D、2

答案：A

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C. 赋权法, 采样法

D. 采样法, 赋权法

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k-means算法中确定簇的数量这个超参数时，可以使用Elbow方法

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PyTorch中，torch.Tensor()是python函数

解析：torch.Tensor()是python类，torch.tensor()是python函数

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神经网络中各个隐藏层能提取出和人类看到的一样的特征。()

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设矩阵A经过初等行变换变为B，则有（）。(下面的r(A)与r(B)分别表示矩阵的秩)。

A. r(A)>r(B)

B. r(A)=r(B)

C. r(A)<r(B)

D. 无法判定r(A)与r(B)之间的关系

解析：两矩阵可通过初等行变换互相转化，则秩相等

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使用（）API加载MNIST数据集？使用（）API定义优化器？使用（）API定义全连接层？

A. paddle.vision.datasets.MNIST

B. paddle.optimizer.SGD

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D. paddle.nn.functional.Linear

解析：见算法解析

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以下关于人工智能系统架构的表述，不正确的是

A. 人工智能分为应用层、技术层、基础层

B. 数据处理一般都是在应用层完成

C. 应用层聚焦人工智能技术和各个领域的结合

D. 基础层提供计算能力和数据资源

点击查看答案

程序的基本构成包括（）

A. 数组描述

B. 数据描述

C. 算法描述

D. 存储空间描述

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