哪些是XGBoost与GBDT相比具有的优点？

RNN引入了循环的概念，但是在实际过程中却出现了初始信息随时间消失的题，即长期依赖（Long-TermDependencies）问题，所以引入（）。

CNN卷积网络中，filter尺寸的选择多为（）

Relu在零点不可导，那么在反向传播中怎么处理（）

在废弃阶段，废弃销毁使用目的不复存在或者有更好解决方法替换的人工智能系统，主要包括数据、（）以及系统整体的废弃销毁过程。

检索的（）和基于反事实学习的检索和推荐模型已经成为信息检索领域重要的研究方向

康内尔大学发表了公平无偏的排序学习模型FairCO，可缓解检索排序（）的问题

对比学习的核心训练信号是图片的“（）”。

Google与Facebook分别提出SimCLR与MoCo两个算法，实现在（）上学习图像数据表征。两个算法背后的框架都是对比学习（contrastivelearning）

（）采用多种乐器的音频数据，可融合多种国家、乐曲风格和乐器音色的特征，创作音乐作品。

（）的核心训练信号是图片的“可区分性”。模型需要区分两个输入是来自于同一图片的不同视角，还是来自完全不同的两张图片。