A、XLNet
B、GoogleNet
C、MuseNet
D、AlexNet
答案:C
解析:MuseNet采用多种乐器的音频数据,可融合多种国家、乐曲风格和乐器音色的特征,创作音乐作品。
A、XLNet
B、GoogleNet
C、MuseNet
D、AlexNet
答案:C
解析:MuseNet采用多种乐器的音频数据,可融合多种国家、乐曲风格和乐器音色的特征,创作音乐作品。
A. 勤奋学习模型
B. 参数模型
C. 懒惰学习模型
D. 非参数模型
解析:见算法解析
解析:卷积核的大小是一个超参数(hyperparameter),也就意味着改变它既有可能提高亦有可能降低模型的表现。
A. 多分类学习
B. 对数几率回归
C. 线性判别分析
D. 多分类学习
解析:基础概念
A. str
B. list
C. tuple
D. dict
A. 策略迭代
B. 值迭代
C. 策略改进
D. 最优值函数
解析:见算法解析
解析:BERT是用了Transformer的encoder侧的网络
A. 二项检验
B. t检验
C. 交叉验证t检验
D. 统计假设检验
解析:统计假设检验为我们进行学习器t性能比较提供了重要依据,基于假设检验结果我们可推断出,若在测试集上观察到学习器A比B好,则A的泛化性能是否在统计意义上优于B,以及这个结论的把握有多大