A.可以在相同的條件下重復(fù)進(jìn)行
B.每次試驗(yàn)的可能結(jié)果不止一個(gè)，并且能事先明確試驗(yàn)的所有可能結(jié)果
C.事先不能明確試驗(yàn)的所有結(jié)果
D.進(jìn)行一次試驗(yàn)之前不能確定哪一個(gè)結(jié)果會(huì)出現(xiàn)
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A.int8
B.float32
C.double64
D.bool
A.所有特征值都是正數(shù)的矩陣稱為正定
B.所有特征值都是非負(fù)數(shù)的矩陣稱為半正定
C.所有特征值都是負(fù)數(shù)的矩陣稱為負(fù)定
D.所有特征值都是非正數(shù)的矩陣稱為半負(fù)定
A.創(chuàng)建的函數(shù)以def關(guān)鍵詞開頭，后接函數(shù)名稱和圓括號(hào)
B.參數(shù)需放在圓括號(hào)之中
C.函數(shù)內(nèi)容以冒號(hào)起始，且需要縮進(jìn)
D.用return返回結(jié)果，函數(shù)結(jié)束
A.可以用于處理序列數(shù)據(jù)
B.不能處理可變長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)
C.不同于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RNN的參數(shù)不能共享
D.隱藏層上面的unit彼此沒有關(guān)聯(lián)
A.隨機(jī)梯度下降
B.反向傳播算法
C.主成分分析
D.動(dòng)量
最新試題
模型微調(diào)中的提示學(xué)習(xí)是指：（）。
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，哪些技術(shù)有助于防止過擬合并提高模型在多任務(wù)學(xué)習(xí)上的表現(xiàn)（）？
在深度學(xué)習(xí)模型中，用于提高模型訓(xùn)練穩(wěn)定性的技術(shù)是：（）。
依存句法分析（DependencyParsing）主要用于分析什么（）？
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（）？
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（）？
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（）。
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，核技巧（KernelTrick）主要用于解決什么問題（）？
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，什么是“馬爾可夫性質(zhì)”（）？
屬性值約束主要有（）。