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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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