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由于Yolo是对整张图片做卷积,所以其在检测目标有更大的视野,它不容易对背景误判。

答案:A

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强化学习中最终目标不是短期的某一步行动之后获得最大的奖励,而是希望长期地获得更多的奖励。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e268-c07f-52a228da6014.html
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下列说法中对专用人工智能理解正确的是()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a7d0-c07f-52a228da6034.html
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标量是零维张量,向量是一维张量,矩阵是二维张量
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6620-c07f-52a228da600d.html
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SSD和YOLO算法则只使用一个网络同时产生候选区域并预测出物体的类别和位置,所以它们通常被叫做双阶段检测算法。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bb58-c07f-52a228da6016.html
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在语音识别中,按照从微观到宏观的顺序排列正确的是()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-95f8-c07f-52a228da6017.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/0005e939-dbd2-0498-c07f-52a228da6000.html
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Python 可以用在以下哪些领域中
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-dd98-c07f-52a228da600e.html
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在CNN训练中,除了卷积偏置bias需要学习更新以外,()也是学习跟新的重要内容
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f5f0-c07f-52a228da602d.html
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语言模型的参数估计经常使用MLE(最大似然估计)。面临的一个问题是没有出现的项概率为0,这样会导致语言模型的效果不好。为了解决这个问题,需要使用去噪。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bf40-c07f-52a228da602c.html
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假设我们有一个使用ReLU激活函数(ReLU activation function)的神经网络,假如我们把ReLU激活替换为线性激活,那么这个神经网络能够模拟出同或函数(XNOR function)吗
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bf40-c07f-52a228da601e.html
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由于Yolo是对整张图片做卷积,所以其在检测目标有更大的视野,它不容易对背景误判。

答案:A

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强化学习中最终目标不是短期的某一步行动之后获得最大的奖励,而是希望长期地获得更多的奖励。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-e268-c07f-52a228da6014.html
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下列说法中对专用人工智能理解正确的是()。

A. 在某一个特定领域应用的人工智能。$;$不是真正在这次人工智能浪潮中起到影响的主角。$;$充分利用已掌握的技能来解决新问题、达到甚至超过人类智慧的人工智能。$;$是众多科幻作品中颠覆人类社会的人工智能形象。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a7d0-c07f-52a228da6034.html
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标量是零维张量,向量是一维张量,矩阵是二维张量
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SSD和YOLO算法则只使用一个网络同时产生候选区域并预测出物体的类别和位置,所以它们通常被叫做双阶段检测算法。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bb58-c07f-52a228da6016.html
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在语音识别中,按照从微观到宏观的顺序排列正确的是()。

A. 帧-状态-音素-单词$;$帧-音素-状态-单词$;$音素-帧-状态-单词$;$帧-音素-单词-状态

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-95f8-c07f-52a228da6017.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”$;$“脏数据”;“整齐数据”$;$“乱数据”;“干净数据”$;$“脏数据”;“干净数据”

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd2-0498-c07f-52a228da6000.html
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Python 可以用在以下哪些领域中

A. 网站开发
$;$人工智能
$;$APP
$;$数据科学

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-dd98-c07f-52a228da600e.html
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在CNN训练中,除了卷积偏置bias需要学习更新以外,()也是学习跟新的重要内容

A. learning_rate$;$step$;$weight$;$padding

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f5f0-c07f-52a228da602d.html
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语言模型的参数估计经常使用MLE(最大似然估计)。面临的一个问题是没有出现的项概率为0,这样会导致语言模型的效果不好。为了解决这个问题,需要使用去噪。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bf40-c07f-52a228da602c.html
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假设我们有一个使用ReLU激活函数(ReLU activation function)的神经网络,假如我们把ReLU激活替换为线性激活,那么这个神经网络能够模拟出同或函数(XNOR function)吗

A. 可以$;$ 不好说$;$ 不一定$;$ 不能

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-bf40-c07f-52a228da601e.html
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