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
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A.輸入層之前的層
B.輸出層之前的層
C.輸入層和輸出層之間的層
D.輸出層之后的層
A.通過跳躍連接緩解梯度消失問題
B.通過增加深度提高性能
C.通過減少參數(shù)數(shù)量防止過擬合
D.通過改變激活函數(shù)提高性能
A.BERT 考慮了單詞之間的順序關(guān)系。
B.ERT 是一個(gè)靜態(tài)的詞嵌入模型。
C.BERT 不能用于下游任務(wù)。
D.BERT 不依賴于預(yù)訓(xùn)練階段。
A.減少學(xué)習(xí)過程中的方差
B.加速模型的收斂速度
C.優(yōu)化策略的穩(wěn)定性
D.提高策略的探索能力
A.將每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)視為一個(gè)單獨(dú)的簇
B.將所有數(shù)據(jù)點(diǎn)視為一個(gè)簇
C.隨機(jī)選擇數(shù)據(jù)點(diǎn)作為簇
D.根據(jù)數(shù)據(jù)的分布選擇簇
最新試題
Xpath 語言有（）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（）。
在自然語言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于改善實(shí)體識(shí)別和關(guān)系抽取的效果（）？
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（）。
智能運(yùn)維AIOps 的核心技術(shù)是什么（）？
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，什么是“馬爾可夫性質(zhì)”（）？
模型微調(diào)中的提示學(xué)習(xí)是指：（）。
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（）？
圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注可以用于（）算法中。