A.序列標注
B.引入預(yù)訓(xùn)練模型
C.序列到序列模型
D.注意力機制
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A.批量歸一化
B.數(shù)據(jù)增強
C.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
D.使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
A.提供少量樣本進行學(xué)習
B.使用提示引導(dǎo)模型學(xué)習特定任務(wù)
C.通過重復(fù)提示加強記憶
D.提示模型忽略無關(guān)信息
A.句子的詞頻分布
B.句子的語義角色
C.句子中單詞之間的依存關(guān)系
D.句子的情感傾向
A.加快算法的運行速度
B.使線性算法能夠處理非線性問題
C.減少模型的內(nèi)存使用
D.簡化模型的結(jié)構(gòu)
A.計算損失函數(shù)對模型參數(shù)的梯度
B.更新模型的權(quán)重和偏差
C.提高模型的準確率
D.以上選項都對
最新試題
在深度學(xué)習中,哪些技術(shù)可以用于加速模型訓(xùn)練并提高模型在圖像分類和文本處理任務(wù)上的精確度()?
相對化學(xué)沉淀等傳統(tǒng)工藝而言,萃取工藝的主要優(yōu)點是()。
在自然語言處理中,哪些技術(shù)可以用于改善實體識別和文本生成任務(wù)的性能()?
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()?
在機器學(xué)習中,核技巧(KernelTrick)主要用于解決什么問題()?
在深度學(xué)習模型訓(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()?
圖像數(shù)據(jù)標注可以用于()算法中。
依存句法分析(DependencyParsing)主要用于分析什么()?
人工智能發(fā)展的早期階段主要側(cè)重于哪方面的研究()?