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随便搞的题库做做
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随便搞的题库做做
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ROIAlign在哪个模型被采用()

A、fastRCNN$;$fasterRCNN$;$maskRCNN$;$YOLOv3

答案:C

随便搞的题库做做
()“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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下列选择中,哪个不是关键词提取常用的算法?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-ad68-c07f-52a228da6033.html
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协同过滤和基于内容的模型是两种流行的推荐引擎,在建立这样的算法中自然语言处理技术扮演什么角色?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-ad68-c07f-52a228da6030.html
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下列哪些没有使用Anchorbox?()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f208-c07f-52a228da6016.html
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关于贝叶斯网的学习描述错误的为
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-f4f8-c07f-52a228da6003.html
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监督学习的数据不需要带标签等人为标注信息
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-d6b0-c07f-52a228da6006.html
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(___)是在一个数据集上对多个算法进行比较。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f9d8-c07f-52a228da6038.html
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在Skip-gram的实际实现中,vocab_size通常很大,导致W非常大。为了缓解这个问题,通常采取()的方式来近似模拟()任务。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0d60-c07f-52a228da600c.html
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以下CNN模型中,最早识别手写数字的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-ad68-c07f-52a228da600e.html
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在以下模型中,训练集不需要标注信息的是()
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随便搞的题库做做
题目内容
(
单选题
)
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随便搞的题库做做

ROIAlign在哪个模型被采用()

A、fastRCNN$;$fasterRCNN$;$maskRCNN$;$YOLOv3

答案:C

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相关题目
()“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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下列选择中,哪个不是关键词提取常用的算法?

A. TE-IDF$;$LDA$;$TextRank$;$SSA

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-ad68-c07f-52a228da6033.html
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协同过滤和基于内容的模型是两种流行的推荐引擎,在建立这样的算法中自然语言处理技术扮演什么角色?

A. 从文本中提取特征$;$测量特征相似度$;$为学习模型的向量空间编程特征$;$以上都是

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-ad68-c07f-52a228da6030.html
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下列哪些没有使用Anchorbox?()

A. FasterRCNN$;$YOLOv1$;$YOLOv2$;$YOLOv3

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f208-c07f-52a228da6016.html
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关于贝叶斯网的学习描述错误的为

A. 贝叶斯的学习过程为对训练样本计数$;$估计出每个结点的条件概率$;$网络结构为已知$;$评分搜索为求解的常用办法

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-f4f8-c07f-52a228da6003.html
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监督学习的数据不需要带标签等人为标注信息
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-d6b0-c07f-52a228da6006.html
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(___)是在一个数据集上对多个算法进行比较。

A. t检验$;$交叉验证t检验$;$Friedman检验$;$McNemar检验

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f9d8-c07f-52a228da6038.html
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在Skip-gram的实际实现中,vocab_size通常很大,导致W非常大。为了缓解这个问题,通常采取()的方式来近似模拟()任务。

A. 正采样$;$负采样$;$多分类$;$单分类

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0d60-c07f-52a228da600c.html
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以下CNN模型中,最早识别手写数字的是

A. LeNet-5$;$AlexNet$;$ResNet50$;$ResNet152

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-ad68-c07f-52a228da600e.html
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在以下模型中,训练集不需要标注信息的是()

A. k-means$;$线性回归$;$神经网络$;$决策树

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-f208-c07f-52a228da6019.html
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