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A、Adam的收斂速度比RMSprop慢12、Inception模塊采用()的設(shè)計(jì)形式，每個(gè)支路使用()大小的卷積13、fasterRCNN用于生成候選框proposal的模塊名稱()14、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)誤差后向傳播(BP算法)進(jìn)行參數(shù)學(xué)()機(jī)器學(xué)習(xí)手段15、在一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，知道每一個(gè)神經(jīng)元的權(quán)重和偏差是最重要的一步。16、以下哪種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)引入了殘差網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)()18、以下哪個(gè)聚類算法不屬于基于網(wǎng)格的聚類算法()。19、()是一種基于樹(shù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行決策的算法。D、K近鄰算法用GAP的優(yōu)點(diǎn)是()21、半監(jiān)督學(xué)習(xí)四大范型不含有()23、根據(jù)numpy數(shù)組中ndim屬性的含義確定程序的輸出()。array=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9],[10print(由于噪聲等原因)構(gòu)造出來(lái)的。樹(shù)枝修剪正是針對(duì)這類數(shù)據(jù)()問(wèn)題而提出34、DBSCAN算法將“簇”定義為：由()導(dǎo)出的最大的密度相連樣本集合。的輸出結(jié)果是()?36、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)在工業(yè)上最常用的兩種實(shí)現(xiàn)是：A、基本假設(shè)包括隨機(jī)干擾項(xiàng)是均值為0,方差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布B、基本假設(shè)包括隨機(jī)干擾項(xiàng)是均值為0的同方差正態(tài)分布C、模型一次處理224張圖片(batchsize為224)問(wèn)題的是()。49、傳統(tǒng)GBDT以()作為基分類器過(guò)衡量剪枝后(

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