A、需要大规模算力和海量数据资源支持
B、需要研究人员对相关研究领域的数据有深刻理解
C、大规模预训练模型存在隐私数据的提取问题
D、大规模预训练语言模型在深层次的语言理解方面存在差距
答案：ABCD
解析：主要应用
A、需要大规模算力和海量数据资源支持
B、需要研究人员对相关研究领域的数据有深刻理解
C、大规模预训练模型存在隐私数据的提取问题
D、大规模预训练语言模型在深层次的语言理解方面存在差距
答案：ABCD
解析：主要应用
A. 随机森林分类器
B. 卷积神经网络
C. 梯度爆炸
D. 上述所有方法
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
解析：两者损失函数不同。逻辑回归输出层包含了Sigmoid非线性函数，其损失函数对Sigmoid函数之前的线性输出Z的偏导数，与线性回归的损失函数对线性输出Z的偏导数一样
解析：支持向量机SVM不属于深度学习网络
A. K-means
B. LVQ
C. DBSCAN
D. 高斯混合聚类
A. 深度学习理论迎来整合与突破
B. 机器学习向集中式隐私保护方向演进
C. 类脑计算系统从“专用”向“通用”逐步演进
D. 基于因果学习的信息检索模型与系统成为重要发展方向
解析：主要应用
A. 在样本总量中类别比重很小(少数类)的都是离群值
B. 数据测量，自然变异，数据收集中的错误都会产生离群值
C. 在统计学中，上下 α 点分位以外的值认为是离群值
D. 可以通过样本点邻域点的密度判断是否属于离群值
A. 自然语言系统
B. 机器学习
C. 专家系统
D. 人类感官模拟
