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利用one-hot表示一个向量,使用一个词表长的向量表示一个单词,被表示单词对应的位置为0,其他单词对应的位置均为1

答案:B

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对于以下几种性能度量指标,属于外部度量的是()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0978-c07f-52a228da6025.html
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计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破,弱人工智能应用条件基本成熟。但()的算法尚未突破,前景仍不明朗。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-f4f8-c07f-52a228da6030.html
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Dropout是一种在深度学习环境中应用的正规化手段。它是这样运作的:在一次循环中我们先随机选择神经层中的一些单元并将其临时隐藏,然后再进行该次循环中神经网络的训练和优化过程。在下一次循环中,我们又将隐藏另外一些神经元,如此直至训练结束。  根据以上描述,Dropout技术在下列哪种神经层中将无法发挥显著优势?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-caf8-c07f-52a228da6038.html
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关于聚类的描述正确的是()。
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语音识别解决的是计算机“听得见”的问题,而语义识别解决的是 “听得懂”的问题,下列属于典型公司的有()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-f8e0-c07f-52a228da6024.html
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缩小训练误差与测试误差间的差距会产生过拟合, 防止过拟合的方法包括()。
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可以有效解决过拟合的方法包括()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-de80-c07f-52a228da601b.html
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2010年谷歌推出以顶点为中心的图处理系统(),其专为大规模图数据处理而设计,将图数据保存在主存储器中并采用并行计算的BSP模型
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a7d0-c07f-52a228da6025.html
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可以用随机梯度下降法求解参数的模型分别有()
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在长度为n的顺序表中查找一个元素,假设需要查找的元素有一半的机会在表中,并且如果元素在表中,则出现在表中每个位置上的可能性是相同的。则在平均情况下需要比较的次数大约为
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-fcd8-c07f-52a228da6012.html
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利用one-hot表示一个向量,使用一个词表长的向量表示一个单词,被表示单词对应的位置为0,其他单词对应的位置均为1

答案:B

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对于以下几种性能度量指标,属于外部度量的是()

A. Jaccard系数 $;$FM指数$;$ DB指数 $;$Dunn指数

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计算智能和感知智能的关键技术已经取得较大突破,弱人工智能应用条件基本成熟。但()的算法尚未突破,前景仍不明朗。

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$;$语音智能
$;$触觉智能
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Dropout是一种在深度学习环境中应用的正规化手段。它是这样运作的:在一次循环中我们先随机选择神经层中的一些单元并将其临时隐藏,然后再进行该次循环中神经网络的训练和优化过程。在下一次循环中,我们又将隐藏另外一些神经元,如此直至训练结束。  根据以上描述,Dropout技术在下列哪种神经层中将无法发挥显著优势?

A. 仿射层$;$卷积层$;$RNN层$;$均不对

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-caf8-c07f-52a228da6038.html
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关于聚类的描述正确的是()。

A. 聚类是一种非监督式学习$;$聚类是一种监督式学习$;$使用的数据不需要包含类别卷标$;$使用的数据需要包含类别卷标

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语音识别解决的是计算机“听得见”的问题,而语义识别解决的是 “听得懂”的问题,下列属于典型公司的有()。

A. 科大讯飞$;$智能360$;$出门问问$;$百度 

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缩小训练误差与测试误差间的差距会产生过拟合, 防止过拟合的方法包括()。

A. 交叉验证$;$集成方法$;$增加正则化$;$特征工程

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可以有效解决过拟合的方法包括()

A. 增加样本数量$;$增加特征数量$;$训练更多的迭代次数$;$采用正则化方法

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2010年谷歌推出以顶点为中心的图处理系统(),其专为大规模图数据处理而设计,将图数据保存在主存储器中并采用并行计算的BSP模型

A. Aregel$;$Pregel$;$Cregel$;$Dregel

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-a7d0-c07f-52a228da6025.html
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可以用随机梯度下降法求解参数的模型分别有()

A. 线性回归$;$卷积神经网络$;$循环神经网络$;$LSTM

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在长度为n的顺序表中查找一个元素,假设需要查找的元素有一半的机会在表中,并且如果元素在表中,则出现在表中每个位置上的可能性是相同的。则在平均情况下需要比较的次数大约为

A. 3n/4$;$n$;$n/2$;$ n/4

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