A.損失函數(shù)
B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層
C.優(yōu)化器
D.激活函數(shù)和其他非層操作
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A.直方圖分析法
B.Laws 紋理能量測(cè)量法
C.邊緣檢測(cè)法
D.灰度共生矩陣分析法
A.生成器（Generator）
B.判別器（Discriminator）
C.編碼器（Encoder）
D.解碼器（Decoder）
A.將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖像數(shù)據(jù)
B.將高維的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維的向量表示
C.直接用于分類任務(wù)
D.提取文本數(shù)據(jù)的特征
A.智能體選擇的動(dòng)作序列
B.智能體根據(jù)狀態(tài)選擇動(dòng)作的規(guī)則
C.智能體獲得的累積獎(jiǎng)勵(lì)
D.智能體與環(huán)境交互的次數(shù)
A.構(gòu)建相似度矩陣
B.計(jì)算拉普拉斯矩陣
C.對(duì)拉普拉斯矩陣進(jìn)行特征分解
D.使用K-means 對(duì)特征向量進(jìn)行聚類
最新試題
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，哪些技術(shù)可以用于加速模型收斂和提高穩(wěn)定性（）？
集成學(xué)習(xí)在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的一個(gè)常見應(yīng)用是什么（）？
模型微調(diào)中的提示學(xué)習(xí)是指：（）。
進(jìn)行模型訓(xùn)練之前，需要先把標(biāo)注好的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。訓(xùn)練有監(jiān)督學(xué)習(xí)模型時(shí)會(huì)將數(shù)據(jù)集劃分為（）。
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（）？
屬性值約束主要有（）。
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（）。
人工智能中的“序列到序列”模型主要用于處理什么類型的數(shù)據(jù)（）？
在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于改善實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取的效果（）？
在自然語(yǔ)言處理中，哪些方法可以用于提升自動(dòng)文本摘要的生成效果（）？