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
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（）？
圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注可以用于（）算法中。
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（）？
在自然語(yǔ)言處理中，哪些方法可以用于提升自動(dòng)文本摘要的生成效果（）？
依存句法分析（DependencyParsing）主要用于分析什么（）？
反向傳播算法的基本原理是基于什么（）？
Xpath 語(yǔ)言有（）的構(gòu)成。
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：（）。
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（）？