多項選擇題下列哪些可用于模型壓縮（）
A.剪枝（Pruning）
B.量化（Quantization）
C.知識蒸館（KnowledgeDistillation）
D.權(quán)重聚類（WeightClustering）
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1.多項選擇題在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）中，以下哪些是常見的RNN變體（）
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B.GRU
C.CNN
D.Transformer
2.多項選擇題在深度學習中，以下哪些是用于優(yōu)化學習率的策略（）
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B.動量（Momentum）
C.學習率調(diào)度（LearningRateScheduling）
D.學習率重置（LearningRateReset）
3.多項選擇題在深度學習中，以下哪些屬于常見的圖像分割模型（）
A.U-Net
B.YOLO
C.MaskR-CNN
D.VAE
4.多項選擇題在自然語言處理中，以下哪些是常見的詞向量表示方法（）
A.Word2Vec
B.GloVe
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D.LSTM
5.多項選擇題在深度學習中，以下哪些屬于常見的文本生成模型（）
A.RNN
B.LSTM
C.Transformer
D.CNN
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題型：多項選擇題
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題型：多項選擇題
人工智能中的“序列到序列”模型主要用于處理什么類型的數(shù)據(jù)（）？
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在自然語言處理中，哪些技術(shù)適用于提升問答系統(tǒng)的性能（）？
題型：多項選擇題
在深度學習中，哪些技術(shù)可以用于加速模型訓練并提高模型在圖像分類和文本處理任務上的精確度（）？
題型：多項選擇題
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確性（）？
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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（）？
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題型：單項選擇題
在深度學習模型中，用于提高模型訓練穩(wěn)定性的技術(shù)是：（）。
題型：單項選擇題