A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
B.學(xué)習(xí)算法
C.與智能體交互的模擬世界
D.模型評(píng)估系統(tǒng)
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.模型的復(fù)雜度
B.數(shù)據(jù)的隨機(jī)變化
C.模型的參數(shù)
D.數(shù)據(jù)的分布
A.找出數(shù)據(jù)中不符合常規(guī)模式的點(diǎn)
B.找出數(shù)據(jù)中重復(fù)的點(diǎn)
C.找出數(shù)據(jù)中缺失的點(diǎn)
D.找出數(shù)據(jù)中異常大的點(diǎn)
A.回歸
B.深度學(xué)習(xí)
C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
D.損耗函數(shù)
A.欠擬合
B.過(guò)擬合
C.不擬合
D.分類
A.將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為新的特征空間的過(guò)程
B.將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化的過(guò)程
C.將特征之間的關(guān)系轉(zhuǎn)換為正交關(guān)系的過(guò)程
D.將特征轉(zhuǎn)換為連續(xù)型特征的過(guò)程
最新試題
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)ReLU 的特點(diǎn)是什么（）？
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（）。
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(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（）？
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，哪些技術(shù)有助于防止過(guò)擬合并提高模型在多任務(wù)學(xué)習(xí)上的表現(xiàn)（）？
依存句法分析（DependencyParsing）主要用于分析什么（）？
數(shù)量歸約中無(wú)參數(shù)的方法一般使用（）。
在自然語(yǔ)言處理中，哪些方法可以用于提升文本分類、情感分析和實(shí)體識(shí)別的準(zhǔn)確性（）？
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（）？
屬性值約束主要有（）。