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单选题
衡量模型预测值和真实值差距的评价函数被称为()
单选题
DSSM经典模型的优点;1.解决了字典爆炸问题,降低了计算复杂度;2.中文方面使用字作为最细切分粒度,可以复用每个字表达的词义,减少分词的依赖,从而提高模型的泛化能力;3.字母的n-gram可以更好的处理新词,具有较强的鲁棒性;4.使用有监督的方法,优化语义embedding的映射问题;5.省去了人工特征工程;6.采用有监督训练,精度较高。
单选题
LSTM是一个非常经典的面向序列的模型,可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模,是一种()。
单选题
()是一种基于树结构进行决策的算法。
单选题
传统GBDT以()作为基分类器
单选题
OCR是指对文本书面资料(印刷字体、手写字体)的图像文件进行分析识别处理,获取文字及版面信息的过程,其中文全程是()。
单选题
()城市大脑目前已在杭州、苏州、上海、衢州、澳门、马来西亚等城市和国家落地,覆盖交通、平安、市政建设、城市规划等领域,是目前全球最大规模的人工智能公共系统之一。
单选题
语音是一种典型的()数据。
单选题
循环神经网最常常遇到的问题是:①.梯度消失②.词语依赖位置较远③.梯度爆炸④.维数灾难
单选题
命名实体识别任务是识别出人名、地名和组织机构名这三类命名实体,如果用1来标注人名,0标注其他,那么“HarryPotterandHermioneGrangerinventedanewspell”这句话中,Potter、and这两个单词应该标注为:
