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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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数据归一化处理是指对每个特征进行归一化处理,使得每个特征的取值缩放到0-1之间

答案:A

解析:正确

唐人街探案之秦风
由于现代的语音处理技术都以数字计算为基础,因此也称其为数字语音信号处理。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-2930-c07f-52a228da6007.html
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贝叶斯学习是一种以贝叶斯法则为基础的,并通过()手段进行学习的方法。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-ac20-c07f-52a228da6013.html
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在NoSQL数据库的复制机制中,“主从复制”是将数据复制到多个节点,用户可以读取该节点的数据,但不能直接更新它,此类节点为()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-a838-c07f-52a228da600f.html
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无监督学习又称归纳性学习,分为聚类和降维
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-e6b8-c07f-52a228da602f.html
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产生式系统的推理不包括()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-90c8-c07f-52a228da6003.html
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t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)是一种将高维的复杂数据降为二维(或三维)的算法,用于低维空间的可视化
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-50b8-c07f-52a228da601c.html
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卷积神经网络结构上的三大特性:()、()、(),能有效减少网络参数,加快训练速度。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4118-c07f-52a228da6022.html
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下面对前馈神经网络这种深度学习方法描述不正确的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-eb28-c07f-52a228da6013.html
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对于FPGA描述正确的是()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-8f70-c07f-52a228da6001.html
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对完成特定任务的卷积神经网络训练采用的是监督学习方法。在这个过程中,通过误差后向传播来优化调整网络参数,请问下面哪个参数不是通过误差后向传播来优化的
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-eb28-c07f-52a228da6014.html
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唐人街探案之秦风
题目内容
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判断题
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唐人街探案之秦风

数据归一化处理是指对每个特征进行归一化处理,使得每个特征的取值缩放到0-1之间

答案:A

解析:正确

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唐人街探案之秦风
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由于现代的语音处理技术都以数字计算为基础,因此也称其为数字语音信号处理。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-2930-c07f-52a228da6007.html
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贝叶斯学习是一种以贝叶斯法则为基础的,并通过()手段进行学习的方法。

A. 逻辑

B. 概率

C. 推理

D. 假定

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在NoSQL数据库的复制机制中,“主从复制”是将数据复制到多个节点,用户可以读取该节点的数据,但不能直接更新它,此类节点为()。

A. Main节点

B. Master节点

C. Slave节点

D. Save节点

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-a838-c07f-52a228da600f.html
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无监督学习又称归纳性学习,分为聚类和降维
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-e6b8-c07f-52a228da602f.html
点击查看答案
产生式系统的推理不包括()

A. 正向推理

B. 逆向推理

C. 双向推理

D. 简单推理

解析:概念理解

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-90c8-c07f-52a228da6003.html
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t-SNE(t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding)是一种将高维的复杂数据降为二维(或三维)的算法,用于低维空间的可视化
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-50b8-c07f-52a228da601c.html
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卷积神经网络结构上的三大特性:()、()、(),能有效减少网络参数,加快训练速度。

A. 上采样

B. 局部连接

C. 权重共享

D. 下采样

解析:见算法解析

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4118-c07f-52a228da6022.html
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下面对前馈神经网络这种深度学习方法描述不正确的是

A. 是一种端到端学习的方法

B. 是一种监督学习的方法

C. 实现了非线性映射

D. 隐藏层数目大小对学习性能影响不大

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-eb28-c07f-52a228da6013.html
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对于FPGA描述正确的是()

A. FPGA内部是一种与或阵列结构。

B. FPGA是现场可编程门阵列的简称。

C. FPGA在断电后信息不会丢失。

D. FPGA属于高密度可编程逻辑器件。

解析:FPGA 的全称为 Field-Programmable Gate Array,即现场可编程门阵列,CPLD和FPGA均属于高密度可编程逻辑器件。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-8f70-c07f-52a228da6001.html
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对完成特定任务的卷积神经网络训练采用的是监督学习方法。在这个过程中,通过误差后向传播来优化调整网络参数,请问下面哪个参数不是通过误差后向传播来优化的

A. 卷积滤波矩阵中的参数

B. 全连接层的链接权重

C. 激活函数中的参数

D. 模型的隐藏层数目

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