A.多层人工神经网络模型可以有很强的特征学习能力。
B.深度学习模型对原始数据有更本质的表达。
C.深度神经网络可以采用逐层训练方法进行优化。
D.训练时可以将上层训练好的结果作为下层训练过程中的初始化参数。
A.网中网(NIN)结构用全连接的多层感知机去代替传统的卷积,提升了模型的计算性能,但计算量显著增加
B.网络层数越多,学习率可设置偏大,否则容易引起梯度消失
C.VGG只要很少的迭代次数就会收敛,这是因为小的过滤尺寸起到了隐式的正则化的作用
D.Bagging中每个训练集互不相关,而Boosting中训练集要在上一轮的结果上进行调整,所以不能并行计算
A.它是整个系统中的重要组成部分,能帮助机器人实现知识调用,通过各渠道的知识融合,并进行二次渠道分发
B.在知识库系统上线后,系统可以借助深度学习技术进行自我学习和优化,不再需要人工训练运营
C.知识库内容应覆盖尽可能多的业务问题,帮助机器人识别更多的客户意图,从而提高拒识比例
D.行业知识图谱的构建及行业知识库的打造,是实现客服平台智能化的基础
A.马家村有足够的粪肥来源可以用于农田施用。
B.马家村比赵家村更善于促进农作物生长的田间管理。
C.马家村经常调查赵家村的农业生产情况,学习降低生产成本的经验。
D.马家村用处理过的污水软泥代替化肥,但对生产成本的影响不大。
E.赵家村和马家村都减少使用昂贵的农药,降低了生产成本。
A.图片采用了【嵌入】的布局方式
B.图片采用了【四周型】的布局方式
C.图片采用了【浮于文字上方】的布局方式
D.图片采用了【紧密型环绕】的布局方式