A.生成器（Generator）
B.判別器（Discriminator）
C.編碼器（Encoder）
D.解碼器（Decoder）
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你可能感興趣的試題
A.將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖像數(shù)據(jù)
B.將高維的文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維的向量表示
C.直接用于分類任務(wù)
D.提取文本數(shù)據(jù)的特征
A.智能體選擇的動(dòng)作序列
B.智能體根據(jù)狀態(tài)選擇動(dòng)作的規(guī)則
C.智能體獲得的累積獎(jiǎng)勵(lì)
D.智能體與環(huán)境交互的次數(shù)
A.構(gòu)建相似度矩陣
B.計(jì)算拉普拉斯矩陣
C.對(duì)拉普拉斯矩陣進(jìn)行特征分解
D.使用K-means 對(duì)特征向量進(jìn)行聚類
A.沒(méi)有影響
B.可能導(dǎo)致局部最優(yōu)解
C.一定導(dǎo)致全局最優(yōu)解
D.使算法收斂速度更快
A.因?yàn)長(zhǎng)STM 能夠更好地捕獲長(zhǎng)期依賴關(guān)系
B.因?yàn)長(zhǎng)STM 的計(jì)算速度更快
C.因?yàn)長(zhǎng)STM 的模型結(jié)構(gòu)更簡(jiǎn)單
D.因?yàn)長(zhǎng)STM 不需要反向傳播算法
最新試題
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：（）。
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，核技巧（KernelTrick）主要用于解決什么問(wèn)題（）？
度量泛化能力的好壞，最直觀的表現(xiàn)就是模型的（）。
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（）？
在自然語(yǔ)言處理中，哪些方法可以用于提升自動(dòng)對(duì)話系統(tǒng)和文本摘要生成的自然性和流暢性（）？
在自然語(yǔ)言處理中，哪些技術(shù)適用于提升問(wèn)答系統(tǒng)的性能（）？
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（）。
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)（）？
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（）？
數(shù)量歸約中無(wú)參數(shù)的方法一般使用（）。