單項(xiàng)選擇題在深度學(xué)習(xí)的序列建模任務(wù)中,為什么長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)比標(biāo)準(zhǔn)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)更為常用()?

A.因?yàn)長(zhǎng)STM 能夠更好地捕獲長(zhǎng)期依賴關(guān)系
B.因?yàn)長(zhǎng)STM 的計(jì)算速度更快
C.因?yàn)長(zhǎng)STM 的模型結(jié)構(gòu)更簡(jiǎn)單
D.因?yàn)長(zhǎng)STM 不需要反向傳播算法


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1.單項(xiàng)選擇題在深度學(xué)習(xí)中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“隱藏層”是指什么()?

A.輸入層之前的層
B.輸出層之前的層
C.輸入層和輸出層之間的層
D.輸出層之后的層

2.單項(xiàng)選擇題在深度學(xué)習(xí)中,殘差網(wǎng)絡(luò)(ResNet)的主要特點(diǎn)是什么()?

A.通過(guò)跳躍連接緩解梯度消失問(wèn)題
B.通過(guò)增加深度提高性能
C.通過(guò)減少參數(shù)數(shù)量防止過(guò)擬合
D.通過(guò)改變激活函數(shù)提高性能

3.單項(xiàng)選擇題在自然語(yǔ)言處理中,BERT 模型相比于傳統(tǒng)的詞嵌入方法有什么優(yōu)勢(shì)()?

A.BERT 考慮了單詞之間的順序關(guān)系。
B.ERT 是一個(gè)靜態(tài)的詞嵌入模型。
C.BERT 不能用于下游任務(wù)。
D.BERT 不依賴于預(yù)訓(xùn)練階段。

4.單項(xiàng)選擇題強(qiáng)化學(xué)習(xí)中近端策略優(yōu)化(ProximalPolicyOptimization-PPO)的目的是:()。

A.減少學(xué)習(xí)過(guò)程中的方差
B.加速模型的收斂速度
C.優(yōu)化策略的穩(wěn)定性
D.提高策略的探索能力

5.單項(xiàng)選擇題層次聚類方法中,凝聚的層次聚類是從什么開(kāi)始()?

A.將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)視為一個(gè)單獨(dú)的簇
B.將所有數(shù)據(jù)點(diǎn)視為一個(gè)簇
C.隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)點(diǎn)作為簇
D.根據(jù)數(shù)據(jù)的分布選擇簇

最新試題

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()。

題型:多項(xiàng)選擇題

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()。

題型:?jiǎn)雾?xiàng)選擇題

在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,什么是“馬爾可夫性質(zhì)”()?

題型:?jiǎn)雾?xiàng)選擇題

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()。

題型:多項(xiàng)選擇題

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()?

題型:多項(xiàng)選擇題

模型微調(diào)中的提示學(xué)習(xí)是指:()。

題型:?jiǎn)雾?xiàng)選擇題

在機(jī)器學(xué)習(xí)中,核技巧(KernelTrick)主要用于解決什么問(wèn)題()?

題型:?jiǎn)雾?xiàng)選擇題

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()?

題型:多項(xiàng)選擇題

智能運(yùn)維AIOps 的核心技術(shù)是什么()?

題型:?jiǎn)雾?xiàng)選擇題

集成學(xué)習(xí)在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的一個(gè)常見(jiàn)應(yīng)用是什么()?

題型:?jiǎn)雾?xiàng)選擇題