A.模型簡單，易于理解
B.特征之間相互獨立
C.適用于小數(shù)據(jù)集
D.只能處理二分類問題
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A.協(xié)同過濾
B.基于內(nèi)容的推薦
C.基于行為的推薦
D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
A.抵抗過擬合
B.加快模型收斂速度
C.增加網(wǎng)絡(luò)特征提取能力
D.抵抗梯度消失
A.醫(yī)學(xué)
B.物理學(xué)
C.人工智能
D.經(jīng)濟學(xué)
A.圖形化交互
B.語音交互
C.對話式交互
D.多模態(tài)交互
A.一種將圖像分割成具有語義意義的區(qū)域的算法
B.一種通過圖像像素的相似性逐步合并區(qū)域的算法
C.一種基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割算法
D.一種通過圖像像素的梯度來識別對象的算法
最新試題
模型微調(diào)中的提示學(xué)習(xí)是指：（）。
反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的關(guān)系是什么（）？
相對化學(xué)沉淀等傳統(tǒng)工藝而言，萃取工藝的主要優(yōu)點是（）。
在深度學(xué)習(xí)中，哪些方法可以用于優(yōu)化模型訓(xùn)練過程并提高模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)（）？
在強化學(xué)習(xí)中，什么是“動態(tài)規(guī)劃”（DynamicProgramming）（）？
圖像數(shù)據(jù)標注可以用于（）算法中。
在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升自動對話系統(tǒng)和文本摘要生成的自然性和流暢性（）？
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（）？
在自然語言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于改善實體識別和關(guān)系抽取的效果（）？
在自然語言處理中，哪些技術(shù)可以用于改善實體識別和文本生成任務(wù)的性能（）？