A.序列到序列模型
B.注意力機(jī)制
C.引入預(yù)訓(xùn)練模型
D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.名稱
B.位置
C.屬性
D.內(nèi)容
A.微積分法
B.微積分中的鏈?zhǔn)角髮?dǎo)法則
C.微積分中的二分法
D.微積分中的均方誤差
A.序列標(biāo)注
B.引入預(yù)訓(xùn)練模型
C.注意力機(jī)制
D.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
A.批量歸一化
B.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)
D.使用Dropout 技術(shù)
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.梯度裁剪
最新試題
Xpath 語(yǔ)言有（）的構(gòu)成。
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（）。
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（）？
圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注可以用于（）算法中。
反向傳播算法的主要目的是什么（）？
模型微調(diào)中的提示學(xué)習(xí)是指：（）。
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（）？
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，核技巧（KernelTrick）主要用于解決什么問(wèn)題（）？
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（）？
反向傳播算法的基本原理是基于什么（）？