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问答题
以下哪种技术可以用于解决深度神经网络中的梯度爆炸问题？
答案：
A.梯度裁剪
B.正则化
C.批归一化
D.以上都是
正确答案：A
答案解析：梯度裁剪可解决梯度爆炸问题。
B.正则化
C.批归一化
D.以上都是
正确答案：A
答案解析：梯度裁剪可解决梯度爆炸问题。
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问答题
在多模态融合中，以下哪种方法通过对不同模态的特征进行动态加权来实现融合？
答案： A.注意力机制
B.特征拼接
C.加权求和
D.以上都是
正确答案：A
答案解析：注意力机制通过动态加权实现多模态特征融合。问答题
以下哪种模型在处理图像超分辨率任务时，能够利用先验知识进行重建？
答案： A.卷积神经网络
B.生成对抗网络
C.变分自编码器
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：卷积神经网络、生成对抗网络和变分自编码器都可利用先验知识进行图像超分辨率重建。问答题
对于强化学习中的探索策略，以下哪种方法通过对动作的不确定性进行建模来实现？
答案： A.汤普森采样
B.上置信界算法
C.随机策略
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：汤普森采样、上置信界算法和随机策略都可对动作不确定性建模实现探索。问答题
在自然语言处理中，以下哪种模型可以对文本进行层次化的语义编码？
答案： A.Transformer
B.层次化Transformer
C.图神经网络
D.胶囊网络
正确答案：B
答案解析：层次化Transformer可以对文本进行层次化语义编码。问答题
以下哪种方法可以用于提高深度神经网络在小样本学习任务中的性能？
答案： A.元学习
B.自监督学习
C.半监督学习
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：元学习、自监督学习和半监督学习都可提高小样本学习性能。