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问答题
以下哪种技术可以用于提高深度生成模型的生成多样性？
答案：
A.引入噪声
B.增加模型复杂度
C.调整训练数据分布
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：引入噪声、增加模型复杂度和调整训练数据分布都可提高生成多样性。
B.增加模型复杂度
C.调整训练数据分布
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：引入噪声、增加模型复杂度和调整训练数据分布都可提高生成多样性。
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问答题
在多模态融合中，以下哪种方法可以处理不同模态数据的异步性？
答案： A.基于注意力的融合
B.基于特征拼接的融合
C.基于加权求和的融合
D.基于核函数的融合
正确答案：A
答案解析：基于注意力的融合可以处理多模态数据的异步性。问答题
以下哪种模型在处理图像分类任务时，对图像的平移、旋转和缩放具有不变性？
答案： A.卷积神经网络
B.循环神经网络
C.多层感知机
D.生成对抗网络
正确答案：A
答案解析：卷积神经网络对图像的平移、旋转和缩放具有不变性。问答题
对于强化学习中的策略优化，以下哪种方法可以降低方差？
答案： A.优势函数估计
B.策略梯度估计
C.价值函数估计
D.动作值函数估计
正确答案：A
答案解析：优势函数估计可以降低策略优化中的方差。问答题
在自然语言处理中，以下哪种模型能够处理变长的输入序列，并对每个位置的信息进行全局建模？
答案： A.长短时记忆网络
B.卷积神经网络
C.注意力机制
D.循环神经网络
正确答案：C
答案解析：注意力机制能够处理变长输入序列并进行全局建模。问答题
以下哪种方法可以用于解决深度神经网络中的梯度消失问题，同时保持模型的表达能力？
答案： A.残差连接
B.正则化
C.数据增强
D.模型融合
正确答案：A
答案解析：残差连接可以解决梯度消失问题并保持模型表达能力。