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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。
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。
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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。问答题
对于时间序列预测问题，以下哪种深度学习模型能够自动学习特征表示？
答案： A.多层感知机
B.卷积神经网络
C.循环神经网络
D.生成对抗网络
正确答案：C
答案解析：循环神经网络能够自动学习时间序列的特征表示。问答题
在多任务学习中，以下哪种方法可以有效地共享模型参数？
答案： A.硬参数共享
B.软参数共享
C.任务特定参数
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：硬参数共享、软参数共享和任务特定参数都可用于多任务学习中的参数共享。问答题
以下哪种技术可以用于提高生成对抗网络（GAN）的训练稳定性？
答案： A.梯度惩罚
B.标签平滑
C.层归一化
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：梯度惩罚、标签平滑和层归一化都可用于提高GAN的训练稳定性。问答题
在自然语言处理中，以下哪种模型可以同时对文本进行分类和标记？
答案： A.条件随机场（CRF）
B.隐马尔可夫模型（HMM）
C.双向长短时记忆网络（BiLSTM）结合CRF
D.循环神经网络（RNN）
正确答案：C
答案解析：BiLSTM结合CRF可以同时对文本进行分类和标记。