答案:A
答案:A
A. 95
B. 96
C. 97
D. 98
A. OpenAI提出的GPT-3
B. 谷歌提出的MobileNet
C. 旷世提出的ShuffleNet
D. 百度提出的PaddleOCR
A. 机器学习
B. 计算机视觉
C. 语音识别
D. 自然语言处理
A. 特征灵活
B. 速度快
C. 可容纳较多上下文信息
D. 全局最优
解析:最大熵隐马模型则解决了隐马的问题,可以任意选择特征,但由于其在每一节点都要进行归一化,所以只能找到局部的最优值,同时也带来了标记偏见的问题,即凡是训练语料中未出现的情况全都忽略掉。条件随机场则很好的解决了这一问题,他并不在每一个节点进行归一化,而是所有特征进行全局归一化,因此可以求得全局的最优值。
A. 连续变量
B. 顺序变量
C. 数值变量
D. 分类变量
A. 平均精确率是直接度量每个特征对模型精确率的影响
B. 平均精确率不改动每个特征的特征值在不同样本中的顺序
C. 对于不重要的特征来说,顺序变动对模型精确率影响也会很大
D. 以上都不对
A. 全连接
B. 词嵌入层
C. 卷积层
D. 以上选项均不正确
解析:LSTM中没有卷积层