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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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循环神经网络RNN中，常用的激活函数是（）和（）。

A、sigmod函数 $;$Relu函数 $;$tanh函数 $;$ELU函数

答案：AC

随便搞的题库做做

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。

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如果定义类时没有编写析构函数，Python将提供一个默认的析构函数进行必要的资源清理工作。

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在pytorch中，设模型变量名为model，则对model.eval()的描述正确的是

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神经网络的标准结构中每个神经元由加权和与非线性变换构成，然后将多个神经元分层的摆放并连接形成神经网络

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在机器学习中，采用信息熵可以解决决策树问题。

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下列关于长短期记忆网络LSTM和循环神经网络RNN的关系描述正确的是（)。

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当不知道数据所处类别时，可以使用哪种技术促使同类数据与其他类数据分离?（）

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Apriori算法是一种典型的关联规则挖掘算法。

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NumPy的底层语言是使用（）语言编写。

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通过使用时间散点图绘制需要分析的时间序列，可以察看是否存在（）。

题目内容

(

多选题

)

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随便搞的题库做做

循环神经网络RNN中，常用的激活函数是（）和（）。

A、sigmod函数 $;$Relu函数 $;$tanh函数 $;$ELU函数

答案：AC

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如果定义类时没有编写析构函数，Python将提供一个默认的析构函数进行必要的资源清理工作。

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在pytorch中，设模型变量名为model，则对model.eval()的描述正确的是

A. model.eval()可以在模型训练阶段使用$;$model.eval()只能在模型测试阶段使用$;$model.eval()在模型验证、模型测试阶段都可以使用$;$model.eval()在模型训练、模型验证、模型测试阶段都可以使用

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神经网络的标准结构中每个神经元由加权和与非线性变换构成，然后将多个神经元分层的摆放并连接形成神经网络

点击查看答案

在机器学习中，采用信息熵可以解决决策树问题。

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下列关于长短期记忆网络LSTM和循环神经网络RNN的关系描述正确的是（)。

A. LSTM是简化版的RNN$;$LSTM是双向的RNN$;$LSTM是多层的RNN$;$LSTM是RNN的扩展,通过特殊的结构设计来避免长期依赖问题

点击查看答案

当不知道数据所处类别时，可以使用哪种技术促使同类数据与其他类数据分离?（）

A. 分类
$;$聚类
$;$关联分析
$;$隐马尔可夫链

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Apriori算法是一种典型的关联规则挖掘算法。

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NumPy的底层语言是使用（）语言编写。

A. java$;$C语言$;$汇编语言$;$python

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通过使用时间散点图绘制需要分析的时间序列，可以察看是否存在（）。

A. 趋势$;$季节性变化$;$离散值$;$缺失值

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