A、触发器
B、生成器
C、判别器
D、聚合器
答案:BC
解析:GAN网络结构是由生成器和判别器组成,训练过程中,生成器G不断的生成赝品,判别器D这识别生成器G生成的结果是真品还是赝品,两个网络相互对抗,生成器G努力生成出欺骗过判别器D的赝品,而判别器D努力识别出生成器G生成的赝品,往复循环,从而训练彼此
A、触发器
B、生成器
C、判别器
D、聚合器
答案:BC
解析:GAN网络结构是由生成器和判别器组成,训练过程中,生成器G不断的生成赝品,判别器D这识别生成器G生成的结果是真品还是赝品,两个网络相互对抗,生成器G努力生成出欺骗过判别器D的赝品,而判别器D努力识别出生成器G生成的赝品,往复循环,从而训练彼此
A. LeNet
B. GoogleNet
C. Bi-LSTM
D. BERT
解析:Bi-LSTM属于循环神经网络
A.
回归
B. 二分类
C. 多分类
D. 目标检测
解析:BineryCrossEntropy可作为二分类问题的loss函数
A. 扩展现实技术
B. 区块链技术
C. 数字孪生技术
D. 云计算
A. 过滤式
B. 包裹式
C. 嵌入式
D. 指定式
A. 用来创建数据
B. 用来展现数据
C. 用来分析数据
D. 用来转换数据
A. 人工程序
B. 神经网络
C. 训练算法
D. 历史数据
A. KNN分类
B. 逻辑回归
C.
DBSCAN
D. 决策树
A. 增大
B. 置为无穷
C. 置为0
D. 减少
解析:见算法解析
A. 识别
B. 验算
C. 分析
D. 过滤