A.序列標(biāo)注
B.引入預(yù)訓(xùn)練模型
C.序列到序列模型
D.注意力機(jī)制
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A.批量歸一化
B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)
C.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
D.使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
A.提供少量樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)
B.使用提示引導(dǎo)模型學(xué)習(xí)特定任務(wù)
C.通過重復(fù)提示加強(qiáng)記憶
D.提示模型忽略無關(guān)信息
A.句子的詞頻分布
B.句子的語義角色
C.句子中單詞之間的依存關(guān)系
D.句子的情感傾向
A.加快算法的運(yùn)行速度
B.使線性算法能夠處理非線性問題
C.減少模型的內(nèi)存使用
D.簡化模型的結(jié)構(gòu)
A.計算損失函數(shù)對模型參數(shù)的梯度
B.更新模型的權(quán)重和偏差
C.提高模型的準(zhǔn)確率
D.以上選項都對
最新試題
根據(jù)新數(shù)據(jù)集的大小和數(shù)據(jù)集的相似程度，下列選項不屬于遷移學(xué)習(xí)方法情況的是的是（）。
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（）？
依存句法分析（DependencyParsing）主要用于分析什么（）？
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，核技巧（KernelTrick）主要用于解決什么問題（）？
在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升自動文本摘要的生成效果（）？
度量泛化能力的好壞，最直觀的表現(xiàn)就是模型的（）。
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（）？
數(shù)量歸約中無參數(shù)的方法一般使用（）。
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（）？
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（）？