A、预处理$;$召回$;$排序$;$决策
答案:ABCD
A. value()$;$values()$;$keys()$;$list()
A. 权重和偏置$;$学习率$;$mini-batch的大小$;$网络结构
A. 情感分析
$;$问答系统
$;$机器翻译
$;$所有选项
A. 深度学习、机器学习$;$计算机视觉、自然语言处理$;$人机交互、生物信息技术、智能芯片$;$虚拟现实/增强现实、机器人技术
A. 启发式搜索$;$模糊搜索$;$精确搜索$;$关键词搜索
A. numpy$;$opencv$;$gensim$;$matplotlib
A. LSTM中通过引入输入门、遗忘门、输出门解决了RNN中存在的梯度消失和梯度爆炸$;$LSTM中门的开关程度是由信息的权重决定的,即训练过程中记住重要信息$;$与RNN相比,LSTM中引入更多参数,所以其训练周期更久$;$LSTM中使用Sigmoid实现门限控制,而用TanH实现数据处理
A. 循环神经网络$;$感知机$;$多层感知机$;$卷积神经网络
A. 指数损失函数$;$均方损失函数$;$对数损失函数$;$Hinge 损失函数
A. 数据库$;$数据库管理系统$;$数据模型$;$软件工具