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
數(shù)量歸約中無參數(shù)的方法一般使用（）。
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，什么是“馬爾可夫性質(zhì)”（）？
反向傳播算法的主要目的是什么（）？
在自然語言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于提升文本分類的性能（）？
相對(duì)化學(xué)沉淀等傳統(tǒng)工藝而言，萃取工藝的主要優(yōu)點(diǎn)是（）。
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（）？
智能運(yùn)維AIOps 的核心技術(shù)是什么（）？
在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升自動(dòng)文本摘要的生成效果（）？
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（）？
反向傳播算法的基本原理是基于什么（）？