A.收集多樣化的樣本
B.減少特征個數(shù)
C.交叉驗證
D.正規(guī)化
E.內(nèi)插法
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A.二分類
B.多分類
C.不分類
D.歸類法
E.以上皆非
A.是一種訓(xùn)練分類器的算法
B.利用被誤分類的數(shù)據(jù)調(diào)整現(xiàn)有分類器的參數(shù),使調(diào)整后的分類器判斷更加準(zhǔn)確
C.感知器的學(xué)習(xí)算法就是不斷減少對數(shù)據(jù)誤分類的過程
D.感知器的損失函數(shù)是在整個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上求得的
E.以上皆是
A.第一層
B.倒數(shù)第二層
C.倒數(shù)第一層
D.第二層
E.倒數(shù)第三層
A.一組可以動態(tài)變化的狀態(tài)(state)。比如圍棋棋盤上的黑白子的分布位置,市場上的每支股票的價格
B.一組可以選取的動作(action)。比如對于圍棋來說,就是可以落子的位置;對于股票交易來說,就是每個時間點,買入或者賣出的股票以及數(shù)量
C.一個可以和決策主體(agent)進(jìn)行交互的環(huán)境。這個環(huán)境會決定每個動作后狀態(tài)如何變化。比如說圍棋博弈中的對手,或者股票市場。在強化學(xué)習(xí)中,為了降低學(xué)習(xí)的代價,很多時后我們會使用一個通過機(jī)器模擬的環(huán)境,而不是以真實場景作為環(huán)境
D.回報(reward)規(guī)則。當(dāng)決策主體通過行動狀態(tài)發(fā)生變化時,它會獲得回報或者受到懲罰
E.以上皆是
A.1997年,IBM的超級計算機(jī)“深藍(lán)”擊敗國際象棋世界冠軍加里卡斯珀羅夫
B.2014年IBM旗下的DeepMind團(tuán)隊開發(fā)了人工智能圍棋程序AlphaGo
C.2015年10月,AlphaGo擊敗歐洲圍棋世界冠軍樊麾,成為第一個無需讓子即可擊敗圍棋職業(yè)選手的計算機(jī)圍棋程序
D.2016年3月,AlphaGo以4:1的成績擊敗圍棋世界冠軍,職業(yè)九段棋手李世乭
E.2017年5月,在中國烏鎮(zhèn)-阿爾法元(AlphaGoZero)以3:0的成績完勝圍棋世界冠軍柯潔
最新試題
數(shù)量歸約中無參數(shù)的方法一般使用()。
圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注可以用于()算法中。
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()?
在強化學(xué)習(xí)中,什么是“動態(tài)規(guī)劃”(DynamicProgramming)()?
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()?
人工智能發(fā)展的早期階段主要側(cè)重于哪方面的研究()?
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()?
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()。
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)模型時會將數(shù)據(jù)集劃分為()。
反向傳播算法的主要目的是什么()?