A、权重和偏置$;$学习率$;$mini-batch的大小$;$网络结构
答案:A
A、权重和偏置$;$学习率$;$mini-batch的大小$;$网络结构
答案:A
A. 序列数据的输入和输出通常是不固定的,有的序列长,有的序列短$;$全连接网络的根本不能处理任何序列数据$;$全连接网络的层次太深导致梯度消失,所以不能处理序列问题$;$命名实体识别问题是一个无法解决的问题,全连接网络也不能解决这个问题
A. 基类$;$父类$;$子类$;$派生类
A. App 集成$;$让服务主动找到用户$;$快速转化和迁移已有模型$;$根据用户所需,适时适地推送服务八、华为云企业智能应用平台
A. 2/5$;$1/5$;$1/3$;$4/15
A. Kmeans$;$决策树$;$支持向量机$;$KNN
A. 在无监督学习任务中,研究最多、应用最广的是聚类
$;$聚类可作为一个单独过程,用于找寻数据内在的分布结构,但不能作为其他学习任务的前驱过程$;$聚类分析的目标是组内的对象之间是相似的,不同组中的对象是不同的$;$组内的相似性越大,组间差别越大,聚类就越好
A. 聚类$;$回归$;$递归$;$KNN
A. Adam的收敛速度比RMSprop慢
$;$相比于SGD或RMSprop等优化器,Adam的收敛效果是最好的
$;$对于轻量级神经网络,使用Adam比使用RMSprop更合适
$;$相比于Adam或RMSprop等优化器,SGD的收敛效果是最好的
A. 核函数将低维空间中的数据映射到高维空间
$;$它是一个相似度函数
$;$A、B都对
$;$A、B都不对
A. 多通路,不同$;$单通路,不同$;$多通路,相同$;$单通路,相同