A.序列到序列模型
B.注意力機(jī)制
C.引入預(yù)訓(xùn)練模型
D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)
您可能感興趣的試卷
你可能感興趣的試題
A.名稱
B.位置
C.屬性
D.內(nèi)容
A.微積分法
B.微積分中的鏈?zhǔn)角髮?dǎo)法則
C.微積分中的二分法
D.微積分中的均方誤差
A.序列標(biāo)注
B.引入預(yù)訓(xùn)練模型
C.注意力機(jī)制
D.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
A.批量歸一化
B.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)
D.使用Dropout 技術(shù)
A.批量歸一化
B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)
C.使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
D.梯度裁剪
最新試題
在自然語(yǔ)言處理中,哪些技術(shù)適用于提升問(wèn)答系統(tǒng)的性能()?
Xpath 語(yǔ)言有()的構(gòu)成。
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中,什么是“馬爾可夫性質(zhì)”()?
模型微調(diào)中的提示學(xué)習(xí)是指:()。
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()。
圖像數(shù)據(jù)標(biāo)注可以用于()算法中。
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)()?
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()。
在自然語(yǔ)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()?
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()?