A.增加模型的大小
B.使用递归神经网络
C.使用固定大小的上下文窗口
D.使用注意力机制

A.加速训练过程
B.提高模型的透明度
C.减少过拟合风险
D.降低计算资源需求

A.不同层之间共享参数
B.不同模型之间共享参数
C.同一模型内不同部分共享参数
D.不使用任何参数

A.分别处理每种模态数据
B.同时处理所有模态数据
C.忽略某些模态数据
D.仅使用单一模态数据

A.高性能要求
B.低能耗要求
C.大存储容量要求
D.以上都是

A.离散化空间
B.直接在连续空间操作
C.只处理离散空间
D.避免使用强化学习

A.更快的推理速度
B.更差的泛化能力
C.更好的特征提取能力
D.无法处理高分辨率图像

A.增加模型复杂度
B.提高模型的灵活性
C.减少过拟合风险
D.降低训练速度

A.忽略长期依赖
B.仅考虑最近的信息
C.使用特殊的架构
D.人工设置时间限制

A.增加训练轮次
B.使用梯度裁剪
C.使用循环神经网络
D.使用更大的批量大小

A.增加层数
B.减少层数
C.使用浅层网络
D.不使用层次结构