A.模型簡單，易于理解
B.特征之間相互獨(dú)立
C.適用于小數(shù)據(jù)集
D.只能處理二分類問題
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A.協(xié)同過濾
B.基于內(nèi)容的推薦
C.基于行為的推薦
D.關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘
A.抵抗過擬合
B.加快模型收斂速度
C.增加網(wǎng)絡(luò)特征提取能力
D.抵抗梯度消失
A.醫(yī)學(xué)
B.物理學(xué)
C.人工智能
D.經(jīng)濟(jì)學(xué)
A.圖形化交互
B.語音交互
C.對(duì)話式交互
D.多模態(tài)交互
A.一種將圖像分割成具有語義意義的區(qū)域的算法
B.一種通過圖像像素的相似性逐步合并區(qū)域的算法
C.一種基于深度學(xué)習(xí)的圖像分割算法
D.一種通過圖像像素的梯度來識(shí)別對(duì)象的算法
最新試題
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)模型訓(xùn)練中，哪些技術(shù)有助于防止過擬合并提高模型在多任務(wù)學(xué)習(xí)上的表現(xiàn)（）？
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（）？
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（）。
度量泛化能力的好壞，最直觀的表現(xiàn)就是模型的（）。
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（）。
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（）？