A.將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為新的特征空間的過程
B.將數(shù)據(jù)進行標準化的過程
C.將特征之間的關系轉(zhuǎn)換為正交關系的過程
D.將特征轉(zhuǎn)換為連續(xù)型特征的過程
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A.顏色變化
B.紋理特征
C.亮度變化
D.形狀輪廓
A.從輸入層到輸出層計算網(wǎng)絡每層的結(jié)果
B.更新網(wǎng)絡的權重和偏差
C.計算損失函數(shù)
D.以上選項都對
A.目標檢測需要確定目標的位置和類別，而目標識別只需要確定目標的類別
B.目標檢測需要處理圖像中的多個目標，而目標識別只需要處理單個目標
C.目標檢測需要使用特定的特征提取器，而目標識別不需要
D.以上選項都對
A.K-means
B.基于密度的聚類
C.基于網(wǎng)格的聚類
D.基于層次的聚類
A.一種損失函數(shù)的計算方法
B.一種正則化技術，用于防止過擬合
C.一種優(yōu)化算法，用于更新模型參數(shù)
D.一種模型結(jié)構設計方法，有助于解決梯度消失和梯度爆炸問題
最新試題
在自然語言處理中，哪些技術可以用于改善實體識別和文本生成任務的性能（）？
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)（）？
在深度學習中，哪些技術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（）？
反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡訓練中的關系是什么（）？
在深度學習模型訓練中，哪些技術可以用于加速模型收斂和提高穩(wěn)定性（）？
反向傳播算法的主要目的是什么（）？
集成學習在強化學習中的一個常見應用是什么（）？
在強化學習中，什么是“動態(tài)規(guī)劃”（DynamicProgramming）（）？
在自然語言處理任務中，哪些技術適用于提升實體識別和文本理解的準確性和效率（）？
模型微調(diào)中的提示學習是指：（）。