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sigmod激活函数在神经网络中可以将神经元计算数值变化到以下哪个范围内?

A、(-1,0)

B、(0,1)

C、(-1,1)

D、(-0.5,0.5)

答案:B

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从公众关注视角定义的人工智能的范畴是在不断变化的。()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-eac8-c021-5dd340f22420.html
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对于以下几种性能度量指标,属于内部度量的是()
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k-means机器学习算法是无监督学习算法
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到目前为止,有少数通用的人工智能技术,所有大部分人工智能应用都是被限定在特定场景中,而少数则可能“通吃。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-f298-c021-5dd340f22428.html
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数据清洗是指在数据审计活动的基础上,将()清洗成()的过程。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-f910-c021-5dd340f22408.html
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语音合成技术是将文本状态的文字信息转化为可听的声音信息,相当于给机器装上了人工的“嘴巴”
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-eac8-c021-5dd340f2241b.html
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批规范化(BatchNormalization)的好处都有啥?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-c368-c021-5dd340f22401.html
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做一个二分类预测问题,先设定阈值为0.5,概率不小于0.5的样本归入正例类(即1),小于0.5的样本归入反例类(即0)。然后,用阈值n(n>0.5)重新划分样本到正例类和反例类,下面说法正确的是()。
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下列可用于隐马尔可夫预测的算法是()。
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在数据量大的情况下,对于相同的文本分类任务,对Bert模型和word2vec模型的分类效果判断正确的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-0da0-c021-5dd340f22420.html
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sigmod激活函数在神经网络中可以将神经元计算数值变化到以下哪个范围内?

A、(-1,0)

B、(0,1)

C、(-1,1)

D、(-0.5,0.5)

答案:B

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相关题目
从公众关注视角定义的人工智能的范畴是在不断变化的。()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-eac8-c021-5dd340f22420.html
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对于以下几种性能度量指标,属于内部度量的是()

A. Jaccard系数

B. FM指数

C. DB指数

D. Dunn指数

解析:见算法解析

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k-means机器学习算法是无监督学习算法
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e5e8-c021-5dd340f22400.html
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到目前为止,有少数通用的人工智能技术,所有大部分人工智能应用都是被限定在特定场景中,而少数则可能“通吃。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-f298-c021-5dd340f22428.html
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数据清洗是指在数据审计活动的基础上,将()清洗成()的过程。

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”

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a625-f910-c021-5dd340f22408.html
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语音合成技术是将文本状态的文字信息转化为可听的声音信息,相当于给机器装上了人工的“嘴巴”

A. 正确

B. 错误

解析:语音合成,又称文语转换(Text to Speech)技术,能将任意文字信息实时转化为标准流畅的语音朗读出来,相当于给机器装上了人工嘴巴

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批规范化(BatchNormalization)的好处都有啥?

A. 让每⼀层的输⼊的范围都⼤致固定

B. 它将权重的归⼀化平均值和标准差

C. 它是⼀种⾮常有效的反向传播(BP)⽅法

D. 这些均不是

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做一个二分类预测问题,先设定阈值为0.5,概率不小于0.5的样本归入正例类(即1),小于0.5的样本归入反例类(即0)。然后,用阈值n(n>0.5)重新划分样本到正例类和反例类,下面说法正确的是()。

A. 增加阈值不会提高召回率

B. 增加阈值会提高召回率

C. 增加阈值不会降低查准率

D. 增加阈值会降低查准率

解析:召回率=TP/TP+FN
查准率=TP/TP+FP
所以当概率阈值增加时,TP、FP减少或者持平, TP+FN不变,所以召回率不会增加,一般情况,用不同的阀值,统计出一组不同阀值下的精确率和召回率。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-c7a0-c021-5dd340f22401.html
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下列可用于隐马尔可夫预测的算法是()。

A. 维特比算法

B. Baum-Welch算法

C. 前向-后向算法

D. 拟牛顿法

解析:A是教材原文;B是EM算法,可用于求解隐马尔可夫模型,C和D用于求解条件随机场,而隐马尔可夫模型可以写成条件随机场的形式。

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在数据量大的情况下,对于相同的文本分类任务,对Bert模型和word2vec模型的分类效果判断正确的是

A. bert分类效果优于word2vec

B. word2vec分类效果优于bert

C. 效果一致

D. 以上选项均不正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-0da0-c021-5dd340f22420.html
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