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
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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STM 能夠更好地捕獲長期依賴關(guān)系
B.因?yàn)長STM 的計(jì)算速度更快
C.因?yàn)長STM 的模型結(jié)構(gòu)更簡單
D.因?yàn)長STM 不需要反向傳播算法
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
最新試題
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,激活函數(shù)ReLU 的特點(diǎn)是什么()?
模型微調(diào)中的提示學(xué)習(xí)是指:()。
在自然語言處理任務(wù)中,哪些技術(shù)適用于提升實(shí)體識(shí)別和文本理解的準(zhǔn)確性和效率()?
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)()?
在深度學(xué)習(xí)中,哪些方法可以用于優(yōu)化模型訓(xùn)練過程并提高模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)()?
在機(jī)器學(xué)習(xí)中,核技巧(KernelTrick)主要用于解決什么問題()?
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()。
反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的關(guān)系是什么()?
在自然語言處理中,哪些技術(shù)適用于提升問答系統(tǒng)的性能()?
Xpath 語言有()的構(gòu)成。