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人工智能中台可支撑()和企业经营等电力业务。

A、设备运维$;$电网调度$;$客户服务$;$安全管控

答案:ABCD

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对于Word2vec的2个基础算法,每次梯度更新只能优化一个向量且softmax里的指数求和操作计算量太大,一般使用比较高效的负采样算法。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bb58-c07f-52a228da601b.html
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()“通用问题求解器(GeneralProblemSolver)”是艾伦.纽厄尔(AllenNewell)、肖(J.$;$Shaw)赫伯特.西蒙(HerbertSimon)设计的。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-ea38-c07f-52a228da603e.html
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在一个神经网络中,知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果知道了神经元准确的权重和偏差,便可以近似任何函数,但怎么获知每个神经的权重和偏移呢?()
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常用的图像特征包括
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树剪枝阶段。构造过程得到的并不是最简单、紧凑的决策树,因为许多分枝反映的可能是训练数据中的噪声或孤立点。树剪枝过程主要检测和去掉这种分枝,以提高对未知数据集进行分类时的准确性。
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以下()的说法是正确。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd2-0498-c07f-52a228da6019.html
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机器学习涉及哪些数学领域?
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XGBoost使用了一阶和二阶偏导,二阶导数有利于梯度下降的更快更准。使用泰勒展开取得二阶倒数形式, 可以在不选定损失函数具体形式的情况下用于算法优化分析。
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ResNet的特点有 _。
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防止过拟合的方法有
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多选题
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随便搞的题库做做

人工智能中台可支撑()和企业经营等电力业务。

A、设备运维$;$电网调度$;$客户服务$;$安全管控

答案:ABCD

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相关题目
对于Word2vec的2个基础算法,每次梯度更新只能优化一个向量且softmax里的指数求和操作计算量太大,一般使用比较高效的负采样算法。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bb58-c07f-52a228da601b.html
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()“通用问题求解器(GeneralProblemSolver)”是艾伦.纽厄尔(AllenNewell)、肖(J.$;$Shaw)赫伯特.西蒙(HerbertSimon)设计的。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-ea38-c07f-52a228da603e.html
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在一个神经网络中,知道每一个神经元的权重和偏差是最重要的一步。如果知道了神经元准确的权重和偏差,便可以近似任何函数,但怎么获知每个神经的权重和偏移呢?()

A. 搜索每个可能的权重和偏差组合,直到得到最佳值
$;$赋予一个初始值,然后检查跟最佳值的差值,不断迭代调整权重
$;$随机赋值,听天由命
$;$以上都不正确的

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常用的图像特征包括

A. 颜色特征$;$形状特征$;$纹理特征$;$像素特征

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-c710-c07f-52a228da6038.html
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树剪枝阶段。构造过程得到的并不是最简单、紧凑的决策树,因为许多分枝反映的可能是训练数据中的噪声或孤立点。树剪枝过程主要检测和去掉这种分枝,以提高对未知数据集进行分类时的准确性。

A. 正确$;$错误

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-d6b0-c07f-52a228da6030.html
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以下()的说法是正确。

A. 术语NoSQL是“No!SQL”的缩写$;$术语NoSQL可以理解为“NotOnlySQL”的缩写$;$NoSQL数据库始终遵循ACID原则$;$NoSQL数据库属于关系数据库技术

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd2-0498-c07f-52a228da6019.html
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机器学习涉及哪些数学领域?

A. 概率论$;$统计学$;$逼近论$;$凸分析

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a3e8-c07f-52a228da6004.html
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XGBoost使用了一阶和二阶偏导,二阶导数有利于梯度下降的更快更准。使用泰勒展开取得二阶倒数形式, 可以在不选定损失函数具体形式的情况下用于算法优化分析。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-ee20-c07f-52a228da6030.html
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ResNet的特点有 _。

A. 减少深层网络的梯度消失问题
$;$特种的重用
$;$模型参数明显增加
$;$增强特征的获取能力

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-99e0-c07f-52a228da601f.html
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防止过拟合的方法有

A. 增加训练数据$;$减少特征值$;$正则化$;$追求损失函数的最小

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-d2c8-c07f-52a228da6027.html
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