A.傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是指全鏈接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
B.全鏈接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也叫標(biāo)準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
C.標(biāo)準(zhǔn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常稱為NN（neuralnetwork）
D.全鏈接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每個(gè)神經(jīng)元都會(huì)跟前后層的神經(jīng)元相連
E.每個(gè)神經(jīng)元內(nèi)部的計(jì)算架構(gòu)都不一樣
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A.建構(gòu)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)需要知道最終的函數(shù)學(xué)習(xí)機(jī)長(zhǎng)什么樣子
B.打造一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)學(xué)習(xí)機(jī)是透過(guò)編程來(lái)達(dá)成
C.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可分成輸入層、表現(xiàn)層及輸出層
D.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可分成輸入層、隱藏層及輸出層
E.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可分成輸入層、激發(fā)層及輸出層
A.判定樹可以是多元樹
B.判定樹的起始點(diǎn)稱為根節(jié)點(diǎn)
C.判定樹是一種分群的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)
D.判定樹上的內(nèi)部節(jié)點(diǎn)代表一個(gè)特征值
E.判定樹上的樹葉就是代表一種分類結(jié)果
A.支持向量機(jī)的分類函數(shù)稱為核函數(shù)（kernelfunction）
B.核函數(shù)（kernelfunction）都是非線性的
C.核函數(shù)可以多項(xiàng)式核函數(shù)及徑向基核函數(shù)
D.利用核函數(shù)的變化，可以將原先在低維度空間無(wú)法分類的問(wèn)題轉(zhuǎn)到高維度空間達(dá)以達(dá)成需要的分類效果
E.支持向量機(jī)可以透過(guò)核函數(shù)的轉(zhuǎn)換，簡(jiǎn)化分類的困難度
A.分群?jiǎn)栴}被定義為：將未知的新訊息歸納進(jìn)已知的信息中
B.機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的分群?jiǎn)栴}，重點(diǎn)在于新的數(shù)據(jù)和已分類的數(shù)據(jù)互相比較，看看新數(shù)據(jù)在分類過(guò)的數(shù)據(jù)中，和哪一類數(shù)據(jù)比較類似
C.分類問(wèn)題就是一群數(shù)據(jù)中沒(méi)有明確的分類或群體，而是必須透過(guò)它們所具有的特
D.分群的問(wèn)題要事先幫數(shù)據(jù)做卷標(biāo)（label）
E.分群的基礎(chǔ)在于要根據(jù)可以區(qū)分出兩種群體的特征來(lái)分群
A.算法、復(fù)雜的軟件、計(jì)算機(jī)計(jì)算能力
B.算法、無(wú)適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)庫(kù)、計(jì)算機(jī)計(jì)算能力
C.缺強(qiáng)大的操作系統(tǒng)、無(wú)適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)庫(kù)、計(jì)算機(jī)計(jì)算能力
D.復(fù)雜的軟件、計(jì)算機(jī)計(jì)算能力、大量的數(shù)據(jù)
E.無(wú)適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)庫(kù)、計(jì)算機(jī)計(jì)算能力、大量的數(shù)據(jù)
最新試題
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，"早停法"（EarlyStopping）策略的應(yīng)用目的是什么（）？
集成學(xué)習(xí)在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的一個(gè)常見(jiàn)應(yīng)用是什么（）？
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（）？
在深度學(xué)習(xí)中，哪些方法可以用于優(yōu)化模型訓(xùn)練過(guò)程并提高模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)（）？
在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升實(shí)體識(shí)別和文本理解的準(zhǔn)確性和效率（）？
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(shí)會(huì)將數(shù)據(jù)集劃分為（）。
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)ReLU 的特點(diǎn)是什么（）？
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（）？
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)（）？
依存句法分析（DependencyParsing）主要用于分析什么（）？