A.GeoffreyHinton
B.Kai-FuLee
C.YoshuaBengio
D.YangLeCun
E.AndrewNg
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你可能感興趣的試題
A.池化層會(huì)出現(xiàn)在每個(gè)隱藏層
B.池化層目的是做特征的題曲
C.池化層運(yùn)做完會(huì)得到特征圖（FeatureMap）
D.池化層可以取代卷積層
E.第一層的卷積運(yùn)算是在做圖像邊緣或紋理的特征提取
A.Kai-FuLee
B.GeoffreyHinton
C.YoshuaBengio
D.YangLeCun
E.AndrewNg
A.RNN
B.CNN
C.FCNN
D.LSTM
E.GAN
A.以數(shù)學(xué)眼光來看CNN是NN的子集合
B.機(jī)器學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)的一種
C.人工智能是一種深度學(xué)習(xí)
D.深度學(xué)習(xí)通常隱藏層在百層以上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這樣才夠深
E.CNN是一種有記憶的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，會(huì)記得上一次的輸入
A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)整參數(shù)的方式是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FeedforwardNeuralNetwork）
B.學(xué)習(xí)率在迭代的參數(shù)調(diào)整過程中會(huì)固定不變
C.梯度下降是運(yùn)用積分的技巧來達(dá)成
D.損失函數(shù)移動(dòng)的方向跟梯度的方向相同
E.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)整參數(shù)的順序是從后面一層層往前調(diào)
最新試題
智能運(yùn)維AIOps 的核心技術(shù)是什么（）？
在深度學(xué)習(xí)模型中，用于提高模型訓(xùn)練穩(wěn)定性的技術(shù)是：（）。
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，什么是“動(dòng)態(tài)規(guī)劃”（DynamicProgramming）（）？
圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注可以用于（）算法中。
在自然語言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升文本分類的性能（）？
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（）？
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（）？
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，哪些技術(shù)有助于防止過擬合并提高模型在多任務(wù)學(xué)習(xí)上的表現(xiàn)（）？
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(xiàng)不屬于遷移學(xué)習(xí)方法情況的是的是（）。