APP下载
首页
>
财会金融
>
唐人街探案之秦风
搜索
唐人街探案之秦风
题目内容
(
多选题
)
在Skip-gram的实际实现中,vocab_size通常很大,导致W非常大。为了缓解这个问题,通常采取()的方式来近似模拟()任务。

A、正采样

B、负采样

C、多分类

D、单分类

答案:BC

解析:见算法解析

唐人街探案之秦风
VGG网络在深度学习发展过程中做出了重要贡献,下面关于VGG描述正确的是:
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-0680-c07f-52a228da6016.html
点击查看题目
BERT模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了()和()两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-3d30-c07f-52a228da6014.html
点击查看题目
线性回归的基本假设有哪些?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-d718-c07f-52a228da6014.html
点击查看题目
Atlas 加速 AI 推理使用的是什么处理器?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-5ca8-c07f-52a228da6016.html
点击查看题目
LSTM、GRU等网络存在严重的梯度消失与爆炸等问题
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-54a0-c07f-52a228da6010.html
点击查看题目
人工智能的一个重要分支是PatternRecognition,中文名称是模式识别。它主要研究视觉和听觉的识别()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-dee8-c07f-52a228da601c.html
点击查看题目
K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-5888-c07f-52a228da6005.html
点击查看题目
对于图像分类问题,以下哪个神经网络更适合解决这个问题?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-f6e0-c07f-52a228da6011.html
点击查看题目
神经网络的标准结构中每个神经元由加权和与非线性变换构成,然后将多个神经元分层的摆放并连接形成神经网络
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4500-c07f-52a228da6015.html
点击查看题目
3*4的方格, 从左下角走到右上角,跨一方格为1步,最短路径前提下一共有()种不同路径?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f1-2242-4d90-c07f-52a228da600e.html
点击查看题目
首页
>
财会金融
>
唐人街探案之秦风
题目内容
(
多选题
)
手机预览
唐人街探案之秦风

在Skip-gram的实际实现中,vocab_size通常很大,导致W非常大。为了缓解这个问题,通常采取()的方式来近似模拟()任务。

A、正采样

B、负采样

C、多分类

D、单分类

答案:BC

解析:见算法解析

分享
唐人街探案之秦风
相关题目
VGG网络在深度学习发展过程中做出了重要贡献,下面关于VGG描述正确的是:

A. VGG全部使用了3*3的卷积核和2*2的池化核

B. VGG证明了网络越深越好,所以程序员应该没有限制的搭建更深的网络

C. VGG是到目前为止分类效果最好的网络结构

D. VGG没有使用全连接网络结构

解析:VGG全部使用了3*3的卷积核和2*2的池化核

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-0680-c07f-52a228da6016.html
点击查看答案
BERT模型的主要创新点都在pre-train方法上,即用了()和()两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。

A. MaskedLM

B. MaskedML

C. NextSentencePrediction

D. PreSentencePrediction

解析:见算法解析

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-3d30-c07f-52a228da6014.html
点击查看答案
线性回归的基本假设有哪些?

A. 随机误差项是一个期望值为0的随机变量;

B. 对于解释变量的所有观测值,随机误差项有相同的方差;

C. 随机误差项彼此相关;

D. 解释变量是确定性变量不是随机变量,与随机误差项之间相互独立;

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-d718-c07f-52a228da6014.html
点击查看答案
Atlas 加速 AI 推理使用的是什么处理器?

A. 异腾 910 处理器

B. 异腾 310 处理器

C. GPUD FPGA

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-5ca8-c07f-52a228da6016.html
点击查看答案
LSTM、GRU等网络存在严重的梯度消失与爆炸等问题

解析:只理解LSTM能够缓解RNN存在的梯度消失/梯度爆炸,

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-54a0-c07f-52a228da6010.html
点击查看答案
人工智能的一个重要分支是PatternRecognition,中文名称是模式识别。它主要研究视觉和听觉的识别()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-dee8-c07f-52a228da601c.html
点击查看答案
K均值丢弃被它识别为噪声的对象,而DBSCAN一般聚类所有对象
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-5888-c07f-52a228da6005.html
点击查看答案
对于图像分类问题,以下哪个神经网络更适合解决这个问题?

A. 感知器

B. 循环神经网络

C. 卷积神经网络

D. 全连接神经网络

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-f6e0-c07f-52a228da6011.html
点击查看答案
神经网络的标准结构中每个神经元由加权和与非线性变换构成,然后将多个神经元分层的摆放并连接形成神经网络

解析:正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4500-c07f-52a228da6015.html
点击查看答案
3*4的方格, 从左下角走到右上角,跨一方格为1步,最短路径前提下一共有()种不同路径?

A. 12

B. 81

C. 35

D. 64

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f1-2242-4d90-c07f-52a228da600e.html
点击查看答案
试题通小程序
试题通app下载