在下列选项中,哪种神经网络可以应用在无监督学习中()。
A.卷积神经网络
B.循环神经网络
C.长短期记忆网络
D.生成对抗网络
A.卷积神经网络
B.循环神经网络
C.长短期记忆网络
D.生成对抗网络
A.有师学习
B.无师学习
C.机械学习
D.以上选项都不对
A.Dropout
B.分批归一化(BatchNormalization)
C.正则化(regularization)
D.都不可以
A.ApiModel注解是使用在类上的注解,其description属性可以用来对实体类进行描述
B.ApiModel注解是使用在类上的注解,其value属性可以用来对实体类进行描述
C.ApiModelProperty注解应用在方法上,其name属性的默认值是null
D.ApiModelProperty注解应用在方法上,其value属性的默认值是null
A.用改良的网络结构比如LSTM和GRUs
B.梯度裁剪
C.Dropout
D.所有方法都不行
A.损失函数值越大,模型越不精准
B.当使用均方差损失函数时,网络层数越深,训练收敛速度变慢
C.损失函数值越大,模型越精准
D.当使用交叉熵损失函数时,误差越大,训练收敛速度变慢
A.Word2vec是无监督学习
B.Word2vec利用当前特征词上下文信息实现词向量编码,是语言模型的副产品
C.Word2vec能够表示词汇之间的语义相关性
D.Word2vec没有使用完全的深度神经网络
E.Word2vec可以采用负采样的技术在大词表上优化计算
A.没有问题,神经网络会正常开始训练
B.神经网络可以训练,但是所有的神经元最后都会变成识别同样的东西
C.神经网络不会开始训练,因为没有梯度改变
D.以上选项都不对