A.TPU
B.GPU
C.FPGA
D.大规模分布式集群
您可能感兴趣的试卷
你可能感兴趣的试题
A.认识实际问题
B.数学模型
C.数值计算方法
D.程序设计
E.上机计算结果
A.文字识别
B.人脸识别
C.图像识别
D.内容检测
E.图像处理
A.DistBelief
B.PaleyFunction
C.ConvexOne
D.Infinity
A.每个键及其对应的值之间都需要用“:”隔开
B.不同键值对之间用“,”分隔
C.整个字典包括在“{}”之中
D.字典的键是唯一的且数据类型统一
A.张量
B.变量
C.占位符
D.运算
E.会话
A.Beautiful
B.Expensive
C.Explicit
D.Simple
A.期望反映的是随机变量取值的平均水平
B.方差反映的是随机变量和其数学期望之间的偏离程度
C.期望和方差都是随机变量的数字特征
D.期望越大.方差越小
A.Automati-Intelligence
B.Artifical-Intelligence
C.Automati-Information
D.Artifical-Information
最新试题
欠采样、过采样、阈值移动属于解决类别不平衡的方法。
Softmax函数在多分类问题中的应用主要体现在将模型的输出转换为概率分布。对于给定的输入向量,softmax函数会计算每个类别的指数化得分,并通过归一化使得所有类别的得分之和为1,从而得到每个类别的概率。这些概率可以直接用于分类决策,如选择概率最大的类别作为预测结果。
SVM中核函数的作用是将数据从原始空间映射到更低维的特征空间,使得原本线性不可分的数据在特征空间中变得线性可分。
循环神经网络是一种深度学习模型,主要应用于图像和视频等二维数据的处理。
以支撑种子模型训练调优为目标,明确需补充的样本类型、数量及样本格式。
当目标函数是凸函数时,梯度下降法的解是全局最优解。
决策树模型的预剪枝的缺点是有欠拟合风险,可能放弃了一些后续可能提高泛化性能的划分。
Faster R-CNN是自然语言处理模型。
在k-means聚类算法中,增加样本数一定能够改善聚类效果。
常见的分类器包括支持向量机(SVM)和随机森林(Random Forest)等。