A.顾名思义就是数据所在的空间
B.若在生成图像这个任务中,数据空间就是一些图像的集合,所以也称为图像空间
C.数据集里的图像分布在这空间里,称为数据点
D.数据空间里的任何点都是有意义的
E.数据在数据空间的分布情况称为数据分布
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A.0
B.0.1
C.1
D.10
E.1000
A.在时间上将一输入视频分段
B.从每个片段中随机选择光流图和图片帧(Frame)
C.对每个片段都使用感知机的框架进行行为识别
D.分段的类别得分进行融合,得到整个视频的行为类别
E.时序分段网络解决长视频识别的关键在于把视频沿时间轴分段,使采样样本能较为均匀地分布整个时间段
A.GoogleAlphaGo也是奠基于机器学习,透过计算机运算对手下棋的频率
B.广泛应用在图像、影像识别、推荐系统、辅助决策等金融、医疗、国防民生领域
C.深度学习网络就像黑盒子(blackbox),人们不容易理解模型中各网络层的内涵,就无法做出有效的调整
D.透过CNN模型,你可以输入一张图片,得到该图片属于哪种类别的结果,这过程我们把他称作分类(Classification)
E.行为理解问题一般遵从如下基本过程:特征提取与运动表征、行为识别、高层行为与场景理解
A.光流可以用来描述运动的方向
B.光流描述是三维的运动点投影到二为图像之后的投影点的运动
C.光流是同一个点在相邻两帧图像的位移
D.光流代表的是图像的位移不会受到遮挡、光罩变化和运动产生的模糊等因素影响
E.计算光流的关键是把两帧之间相同的点连接起来
A.主题词频=主题比重×文文件词频
B.文文件词频=主题比重×主题词频
C.主题比重=文文件词频×主题词频
D.主题词频=主题比重/文文件词频
E.文文件词频=主题比重/主题词频
A.词袋模型是用于描述文本的一个简单的数学模型
B.词袋模型是常用的一种文本特征提取方式
C.词袋模型只考虑词语在文档中出现的次数
D.词袋模型不忽略词语的顺序和句子的结构
E.词袋模型忽略词语的顺序和句子的结构
A.人脸辨识
B.语音识别
C.AlphaGo
D.人流分析
E.推荐系统
A.自动驾驶
B.工业制造
C.智能客服
D.智能换衣
E.医疗技术
A.AlphaGo
B.PokémonGo
C.FateGO
D.BetaGo
E.DeltaGo
A.输入层
B.卷积层
C.池化层
D.全连接层
E.softmax层
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