A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）
B.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）
C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）
D.自然語言處理（NLP）
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A.提取關(guān)鍵特征
B.應(yīng)用風(fēng)格遷移
C.從文本提示中生成圖像
D.增強(qiáng)圖像分辨率
A.降低開發(fā)成本
B.縮短項目周期
C.適應(yīng)用戶需求的變化
D.提高團(tuán)隊士氣
A.減少溝通成本
B.增加設(shè)計靈活性
C.提高問題解決效率
D.增強(qiáng)項目管理
A.單元測試
B.集成測試
C.用戶接受測試
D.性能測試
A.技術(shù)可行性
B.用戶需求
C.業(yè)務(wù)目標(biāo)
D.長期可維護(hù)性
最新試題
數(shù)量歸約中無參數(shù)的方法一般使用（）。
在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升自動對話系統(tǒng)和文本摘要生成的自然性和流暢性（）？
在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升自動文本摘要的生成效果（）？
集成學(xué)習(xí)在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的一個常見應(yīng)用是什么（）？
在深度學(xué)習(xí)中，哪些技術(shù)可以用于加速模型訓(xùn)練并提高模型在圖像分類和文本處理任務(wù)上的精確度（）？
在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升文本分類、情感分析和實體識別的準(zhǔn)確性（）？
在自然語言處理中，哪些技術(shù)可以用于改善實體識別和文本生成任務(wù)的性能（）？
根據(jù)新數(shù)據(jù)集的大小和數(shù)據(jù)集的相似程度，下列選項不屬于遷移學(xué)習(xí)方法情況的是的是（）。
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，什么是“動態(tài)規(guī)劃”（DynamicProgramming）（）？
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，"早停法"（EarlyStopping）策略的應(yīng)用目的是什么（）？