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
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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
A.訓(xùn)練集
B.驗(yàn)證集
C.測(cè)試集
D.備份集
A.序列標(biāo)注
B.序列到序列模型
C.實(shí)體關(guān)系抽取
D.引入預(yù)訓(xùn)練模型
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(xiàng)不屬于遷移學(xué)習(xí)方法情況的是的是（）。
在自然語(yǔ)言處理中，哪些技術(shù)可以用于改善實(shí)體識(shí)別和文本生成任務(wù)的性能（）？
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)言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升文本分類的性能（）？
在自然語(yǔ)言處理中，哪些技術(shù)適用于提升問答系統(tǒng)的性能（）？
人工智能發(fā)展的早期階段主要側(cè)重于哪方面的研究（）？
度量泛化能力的好壞，最直觀的表現(xiàn)就是模型的（）。
反向傳播算法的基本原理是基于什么（）？
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（）？
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（）？