A.混合精度訓(xùn)練(MixedPrecisionTraining)
B.梯度檢查點(diǎn)(GrADientCheckpointing)
C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)
D.數(shù)據(jù)并行(DataParallelism)
E.模型并行(ModelParallelism)
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反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的主要區(qū)別是什么()?
根據(jù)新數(shù)據(jù)集的大小和數(shù)據(jù)集的相似程度,下列選項(xiàng)不屬于遷移學(xué)習(xí)方法情況的是的是()。
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,激活函數(shù)ReLU 的特點(diǎn)是什么()?
在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中,哪些技術(shù)適用于提升實(shí)體識(shí)別和文本理解的準(zhǔn)確性和效率()?
相對(duì)化學(xué)沉淀等傳統(tǒng)工藝而言,萃取工藝的主要優(yōu)點(diǎn)是()。
人工智能發(fā)展的早期階段主要側(cè)重于哪方面的研究()?
依存句法分析(DependencyParsing)主要用于分析什么()?
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,什么是“動(dòng)態(tài)規(guī)劃”(DynamicProgramming)()?
屬性值約束主要有()。