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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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多层非线性映射(multi-layernonlinearprojection):表示深度学习网络的隐层,DSSM使用三个全连接层,每一层神经元的个数是300,然后最后一层的维度是128维度,激活函数采用tanh

答案:B

解析:错误

唐人街探案之秦风
以下哪种模型是自然语言处理后Bert时代的预训练模型()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-c390-c07f-52a228da6017.html
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非结构化数据是经过一定转换处理后可以用传统关系数据库存储和管理的数据。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-2548-c07f-52a228da6014.html
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()成为了人工智能“三维”发展新坐标,牵引人工智能技术产业迈向新的阶段。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005ea1f-b051-9e50-c027-a9ed70c9540a.html
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ResNet-50:depth=[3,4,6,3]代表()
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下列代码运行结果是?
a='a'
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关于贝叶斯网描述错误的是
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树的深度的增加可能会造成随机森林过拟合
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4cd0-c07f-52a228da6014.html
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考虑某个具体问题时,你可能只有少量数据来解决这个问题。不过幸运的是你有一个类似问题已经预先训练好的神经网络。可以用下面哪种方法来利用这个预先训练好的网络?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-eb28-c07f-52a228da6022.html
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将输出标记的对数作为线性模型逼近的目标是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f1-2242-49a8-c07f-52a228da6011.html
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深度学习建模编写方式中,动态图模式(声明式编程范式,类比C++):先编译后执行的方式。用户需预先定义完整的网络结构,再对网络结构进行编译优化后,才能执行获得计算结果
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4500-c07f-52a228da601a.html
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唐人街探案之秦风
题目内容
(
判断题
)
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唐人街探案之秦风

多层非线性映射(multi-layernonlinearprojection):表示深度学习网络的隐层,DSSM使用三个全连接层,每一层神经元的个数是300,然后最后一层的维度是128维度,激活函数采用tanh

答案:B

解析:错误

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唐人街探案之秦风
相关题目
以下哪种模型是自然语言处理后Bert时代的预训练模型()

A. Word2Vec

B. RNN

C. XLNet

D. LSTM

解析:XLNet是自然语言处理后Bert时代的预训练模型

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-c390-c07f-52a228da6017.html
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非结构化数据是经过一定转换处理后可以用传统关系数据库存储和管理的数据。

解析:半结构化数据,介于完全结构化数据和完全无结构的数据之间的数据。例如HTML、XML等,其数据的结构与内容耦合度高,需要进行转换处理后发现其结构。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-2548-c07f-52a228da6014.html
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()成为了人工智能“三维”发展新坐标,牵引人工智能技术产业迈向新的阶段。

A. 技术创新

B. 工程实践

C. 可信安全

D. 信息感知

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005ea1f-b051-9e50-c027-a9ed70c9540a.html
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ResNet-50:depth=[3,4,6,3]代表()

A. C3有3个残差块

B. C4有4个残差块

C. C5有4个残差块

D. C2有3个残差块

解析:ResNet-50:depth=[3,4,6,3]代表C2有3个残差块

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-1238-c07f-52a228da6004.html
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下列代码运行结果是?
a='a'
printa >'b'or'c'

A. a

B. b

C. c

D. true

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-7800-c07f-52a228da6004.html
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关于贝叶斯网描述错误的是

A. 也称为信念网

B. 借助有向无环图刻画属性之间的关系

C. 借助无向无环图刻画属性之间的关系

D. 用条件概率表来描述属性的联合概率分布

解析:贝叶斯网亦称“信念网”,它借助有向无环图来刻画属性之间的依赖关系,并使用条件概率表来描述属性的联合概率分布

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-9898-c07f-52a228da6002.html
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树的深度的增加可能会造成随机森林过拟合
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4cd0-c07f-52a228da6014.html
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考虑某个具体问题时,你可能只有少量数据来解决这个问题。不过幸运的是你有一个类似问题已经预先训练好的神经网络。可以用下面哪种方法来利用这个预先训练好的网络?

A. 把除了最后一层外所有的层都冻结,重新训练最后一层

B. 对新数据重新训练整个模型

C. 只对最后几层进行调参(fine tune)

D. 对每一层模型进行评估,选择其中的少数来用

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-eb28-c07f-52a228da6022.html
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将输出标记的对数作为线性模型逼近的目标是

A. 对数几率回归

B. 对数线性回归

C. 极大似然法

D. 正则化

解析:对数线性回归在形式上仍是线性回归,但实质上已是在求取输入空间到输出空间的非线性函数映射

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f1-2242-49a8-c07f-52a228da6011.html
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深度学习建模编写方式中,动态图模式(声明式编程范式,类比C++):先编译后执行的方式。用户需预先定义完整的网络结构,再对网络结构进行编译优化后,才能执行获得计算结果

解析:错误

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4500-c07f-52a228da601a.html
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