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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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asttext利用了全局范围的词相关性。

答案:B

唐人街探案之秦风
由于池化之后特征图会变小,如果后面连接的是全连接层,能有效的减小神经元的个数,节省存储空间并提高计算效率
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-6058-c07f-52a228da6009.html
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1997年,Hochreiter&Schmidhuber提出()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-8ce0-c07f-52a228da600b.html
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通常使用的处理图像数据的网络模型是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-0dd8-c07f-52a228da6023.html
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循环神经网最常常遇到的问题是:①.梯度消失②.词语依赖位置较远③.梯度爆炸④.维数灾难
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-fac8-c07f-52a228da6008.html
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如下关于机器学习的定义,合理的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-94b0-c07f-52a228da6003.html
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当前的主流人工智能是通向真正的通用人工智能的康庄大道()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-eaa0-c07f-52a228da6007.html
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以下关于机器学习说法错误的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-bfa8-c07f-52a228da601c.html
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Skip-gram的算法实现包括()几个部分?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4500-c07f-52a228da6005.html
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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。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4500-c07f-52a228da6006.html
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word2vec包含两个经典模型,()和()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4500-c07f-52a228da6004.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

asttext利用了全局范围的词相关性。

答案:B

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唐人街探案之秦风
相关题目
由于池化之后特征图会变小,如果后面连接的是全连接层,能有效的减小神经元的个数,节省存储空间并提高计算效率

解析:正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-6058-c07f-52a228da6009.html
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1997年,Hochreiter&Schmidhuber提出()。

A. 反向传播算法

B. 深度学习

C. 博弈论

D. 长短期记忆模型

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-8ce0-c07f-52a228da600b.html
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通常使用的处理图像数据的网络模型是

A. 卷积神经网络

B. 循环神经网络

C. word2vec

D. bert

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-0dd8-c07f-52a228da6023.html
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循环神经网最常常遇到的问题是:①.梯度消失②.词语依赖位置较远③.梯度爆炸④.维数灾难

A. ①③④

B. ①②③

C. ①③④

D. ①②④

解析:循环神经网最常常遇到的问题是:①.梯度消失②.词语依赖位置较远③.梯度爆炸

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4768-fac8-c07f-52a228da6008.html
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如下关于机器学习的定义,合理的是

A. 机器学习是一门让电脑不依赖特别明确的程序而拥有学习能力的研究领域

B. 机器学习是一门计算机编程的科学

C. 机器学习仅对有标签的数据有用

D. 机器学习是让机器人拥有智能的学科

解析:基础概念

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-94b0-c07f-52a228da6003.html
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当前的主流人工智能是通向真正的通用人工智能的康庄大道()

解析:错误

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-eaa0-c07f-52a228da6007.html
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以下关于机器学习说法错误的是

A. 机器学习可以解决图像识别问题

B. 目前机器学习已经可以代替人类

C. 机器学习在一定程度上依赖于统计学习

D. 监督学习和非监督学习都属于机器学习

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-bfa8-c07f-52a228da601c.html
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Skip-gram的算法实现包括()几个部分?

A. 输入层

B. 卷积层

C. 隐藏层

D. 输出层

解析:见算法解析

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4500-c07f-52a228da6005.html
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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

解析:见算法解析

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4500-c07f-52a228da6006.html
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word2vec包含两个经典模型,()和()。

A. CBOW

B. BCOW

C. Skip-gram

D. Skip-cram

解析:见算法解析

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-4500-c07f-52a228da6004.html
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