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唐人街探案之秦风
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唐人街探案之秦风
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卷积神经网络中的池化层主要用来A数据进行降维,减少数据特征

答案:A

唐人街探案之秦风
监督式学习需要使用有()和()标记的数据集。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-15a8-c07f-52a228da6015.html
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()的人工神经网络适合学习、分类等应用。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9e7-291f-b7d8-c07f-52a228da600e.html
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阶跃函数与sigmoid函数均为典型激活函数
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-48e8-c07f-52a228da6029.html
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图像分类是图像分割和目标检测等诸多计算机视觉任务的基础
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-2548-c07f-52a228da6016.html
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从未来看,人们对人工智能的定位是真正像人类一样,能同时解决不同领域、不同类型的问题,进行判断和决策,也就是所谓的()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005ea1f-b051-9680-c027-a9ed70c9540a.html
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下列不合法的Python变量名是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f0-78bb-7800-c07f-52a228da6002.html
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有两个样本点,第一个点为正样本,它的特征向量是(0, -1);第二个点为负样本,它的特征向量是(2, 3),从这两个样本点组成的训练集构建一个线性SVM分类器的分类面方程是()。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f1-2242-5560-c07f-52a228da6001.html
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LSTM的门控机制中,遗忘门ForgetGate用于控制隐含状态的输出
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-54a0-c07f-52a228da6001.html
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关于逻辑回归,说法正确的是()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-2d90-c07f-52a228da6016.html
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为了将特征转变成Embedding表示,所有特征均需转变成()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-1238-c07f-52a228da6011.html
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唐人街探案之秦风
题目内容
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判断题
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唐人街探案之秦风

卷积神经网络中的池化层主要用来A数据进行降维,减少数据特征

答案:A

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监督式学习需要使用有()和()标记的数据集。

A. 输入

B. 预期输出

C. 预训练

D. 以上都不对

解析:主要应用

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f8-7427-15a8-c07f-52a228da6015.html
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()的人工神经网络适合学习、分类等应用。

A. 反馈型

B. 随机型网络

C. 自组织竞争型

D. 前向型

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阶跃函数与sigmoid函数均为典型激活函数

解析:正确

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图像分类是图像分割和目标检测等诸多计算机视觉任务的基础
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从未来看,人们对人工智能的定位是真正像人类一样,能同时解决不同领域、不同类型的问题,进行判断和决策,也就是所谓的()

A. 决策型人工智能

B. 判断型人工智能

C. 通用型人工智能

D. 创造型人工智能

解析:从未来看,人们对人工智能的定位绝不仅仅只是用来解决狭窄 的、特定领域的某个简单具体的小任务,而是真正像人类一样,能同 时解决不同领域、不同类型的问题,进行判断和决策,也就是所谓的 通用型人工智能。

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下列不合法的Python变量名是

A. Python2

B. N.x

C. sum

D. Hello_World

解析:不可出现.

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有两个样本点,第一个点为正样本,它的特征向量是(0, -1);第二个点为负样本,它的特征向量是(2, 3),从这两个样本点组成的训练集构建一个线性SVM分类器的分类面方程是()。

A. 2x + y = 4

B. x + 2y = 5

C. x + 2y = 3

D. 2x - y = 0

解析:对于两个点来说,最大间隔就是两点连线的垂直平分线,因此求出垂直平分线即可。

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LSTM的门控机制中,遗忘门ForgetGate用于控制隐含状态的输出

解析:输入门是用来控制输入i’(t)进出多少或者是否允许进出的门控设备;

输出门是用来控制t时刻状态值m(t)对外多少是可见的门控设备;

遗忘门是控制RNN中历史状态m(t-1)流动到t时刻后允许多少进入t时刻的门控设备;

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-54a0-c07f-52a228da6001.html
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关于逻辑回归,说法正确的是()

A. 垃圾邮件分类问题可以使用逻辑回归模型

B. 一条商品评论分为正面,负面和中性,不可以使用逻辑回归模型

C. 逻辑回归不能直接用于多分类问题

D. 以上都不对

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-2d90-c07f-52a228da6016.html
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为了将特征转变成Embedding表示,所有特征均需转变成()

A. 数字

B. 字符

C. 符号

D. 英文

解析:为了将特征转变成Embedding表示,所有特征均需转变成数字

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e9f2-4769-1238-c07f-52a228da6011.html
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