人工智能自然语言技术练习(试卷编号171)
人工智能自然语言技术练习(试卷编号171)1.[单选题]在处理文本是,关于NLP中句法结构分析的说法正确的是A)神经网络可以准确地确定句子的句法结构B)机器学习的KNN算法就可以获取到句子的句法结构C)机器学习的K-Means算法就可以获取到句子的句法结构D)不确定答案:A解析:2.[单选题]专家系统是以( )为基础,以推理为核心的系统。A)专家B)软件C)知识D)解决问题答案:C解析:3.[单选...
人工智能工程师(机器学习)试题及答案
人工智能工程师(机器学习)试题及答案1. 请解释机器研究是什么以及它在人工智能领域中的作用。机器研究是一种人工智能分支,旨在使计算机系统能够通过从数据中研究和自动推断来改善性能。它通过训练模型来识别和理解模式,并基于这些模式做出预测或做出决策。在人工智能领域中,机器研究为解决复杂的问题提供了一种有效的方式,例如图像和语音识别、自然语言处理、推荐系统等。2. 请简述监督研究和无监督研究的区别。3....
cost volume regularization的定义-概述说明以及解释
cost volume regularization的定义-概述说明以及解释1.引言正则化描述正确的是1.1 概述Cost Volume Regularization是一种用于处理成本体积数据的正则化技术,它在计算机视觉、图像处理和深度学习等领域有着重要的应用。通过在成本体积数据上引入正则化项,可以有效地改善模型的性能,提高模型的准确性和稳定性。本文将详细介绍什么是cost volume regu...
正则化 prony级数
Prony级数是一种形式为$ \sum_{i=1}^{n} A_{i}e^{\lambda_{i}t}$的指数级数,其中 $A_{i}$ 和 $ \lambda_{i}$ 是常数。在数学和工程中,Prony级数经常被用于拟合和描述某些物理过程或数据的变化。为了对Prony级数进行正则化,我们需要限制其系数和指数的大小。这样可以避免过度拟合数据和数值不稳定性。具体来说,我们可以使用以下正则化方法:L...
2023年人工智能现代科技知识考试题与答案
2023年《人工智能》现代科技知识考试题与答案目录简介一、单选题:共40题二、多选题:共20题三、判断题:共26题一、单选题1、下列哪部分不是专家系统的组成部分?A .用户B.综合数据库C.推理机D.知识库正确答案:A解析:《人工智能导论》(第4版)作者:王万良出版社: 高等教育出版社2、下列哪个神经网络结构会发生权重共享?A.卷积神经网络B.循环神经网络C.全连接神经网络D. A 和 正则化描述...
国家电网大数据考试试题
国家电网大数据考试[单项选择题]1、重点围绕营配贯通和()两条主线,打破专业壁垒,打造业务中台,从源头推动管理变革、专业协同和服务共享,增强泛在互联和深度感知能力,提高业务数字化和线上化水平,改善客户服务质量,提升企业经营绩效和电网安全经济运行水平,促进清洁能源消纳。A.提升客户服务水平B.提升企业经营绩效C.多维精益管理体系变革D.提升电网安全经济运行水平参考答案:C[单项选择题]2、智能健康手...
简述关系模式规范化过程
简述关系模式规范化过程关系模式规范化是一种将关系模式转换为更高级别的模式的过程,以提高数据库的性能和可维护性。它的目的是减少冗余,消除潜在的更新异常,并使数据库更容易维护。关系模式规范化的过程包括:正则化描述正确的是1.确定属性依赖:首先,需要确定属性之间的依赖关系,以便确定哪些属性可以被删除,以及哪些属性可以被拆分。2.确定函数依赖:函数依赖是指一个属性或一组属性可以用来确定另一个属性的值。3....
机器学习与人工智能(深度学习)习题与答案
一、填空题1.卷积层的输出通常由3个量来控制,它们分别是深度、步幅和( )。正确答案:补零正则化描述正确的是2.深度神经网络和浅度神经网络模型具有相似的结构,由输入层、输出层和( )构成。正确答案:隐层3.我们将在深度网络学习的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网...
华为HCIA人工智能试题
华为HCIA人工智能试题1. 神经网络研究属于下列哪个学派 [单选题] *符号主义连接主义(正确答案)行为主义以上都不是2. 以下哪个不是ModelArts开发类型 [单选题] *零基础建模敏捷开发(正确答案)快速建模标准模型开发3. HUWEI HIAI Engine无法提供以下哪个引擎 [单选题] *NLU引擎CV引擎ASR引擎DSP引擎(正确答案)4. 关于L1正则化与L2正则化以下表述正确...
拉索的原理
拉索的原理拉索(Lasso)是一种用于数据挖掘和统计分析的机器学习算法,它常被用来进行特征选择和模型正则化。拉索的全称是Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,它通过对模型系数进行惩罚来实现特征选择和模型简化。在实际应用中,拉索可以帮助我们发现最重要的特征,并且可以减少模型的复杂性,提高预测的准确性。拉索的原理主要基于对模型系数的惩罚,它通过...