A、KNN分类
B、逻辑回归
C、DBSCAN
D、决策树
答案:C
A、KNN分类
B、逻辑回归
C、DBSCAN
D、决策树
答案:C
A. 紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的辖域
B. 在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为约束变元
C. 仅个体变元被量化的谓词成为一阶谓词
D. 个体变元、函数符号和谓词符号都被量化的谓词成为二阶谓词
解析:见算法解析
A. 128(15)
B. 16(3)
C. 8(5)
D. 16(7)
A. 问答(QA)系统的想法是直接从文档、对话、在线搜索和其他地方提取信息,以满足用户的信息需求。QA系统不是让用户阅读整个文档,而是更喜欢简短而简洁的答案。
B. QA系统相对独立很难与其他NLP系统结合使用,现有QA系统只能处理对文本文档的搜索,尚且无法从图片集合中提取信息。
C. 大多数NLP问题都可以被视为一个问题回答问题。范例很简单:我们发出查询指令,机器提供响应。通过阅读文档或一组指令,智能系统应该能够回答各种各样的问题。
D. 强大的深度学习架构(称为动态内存网络(DMN))已针对QA问题进行了专门开发和优化。给定输入序列(知识)和问题的训练集,它可以形成情节记忆,并使用它们来产生相关答案。
解析:删除
A. conv+relu
B. conv+relu+pool
C. conv+relu+pool+fc
D. conv+k-means
解析:conv+k-means组合在CNN不常见
解析: 权值和阈值不断调整的过程,就是网络的学习与训练过程,经过信号正向传播与误差反向传播,权值和阈值的调整反复进行,一直进行到预先设定的学习训练次数,或输出误差减小到允许的程度
A. “乱数据”;“整齐数据”
B. “脏数据”;“整齐数据”
C. “乱数据”;“干净数据”
D. “脏数据”;“干净数据”
A. k≤3
B. k<3
C. k=3
D. k>3
A. LeNet-5
B. AlexNet
C. ResNet50
D. ResNet152
解析:最早用于手写数字识别的卷积神经网络模型是LeNet-5