问答题

在多模态学习中，以下哪种方法用于解决不同模态数据的语义对齐问题？

答案： A.共同表示学习
B.跨模态映射
C.模态融合
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：共同表示学习、跨模态映射和模态融合都可用于解决语义对齐问题。

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问答题
以下哪种模型在处理视频理解任务时，能够同时考虑空间和时间维度的信息？
答案： A.3D卷积神经网络
B.循环神经网络
C.图卷积网络
D.注意力机制
正确答案：A
答案解析：3D卷积神经网络能同时考虑视频的空间和时间维度信息。
问答题
对于强化学习中的策略更新，以下哪种方法通过直接优化策略的参数？
答案： A.策略梯度法
B.价值迭代法
C.策略迭代法
D.Q-learning法
正确答案：A
答案解析：策略梯度法直接优化策略的参数。
问答题
在自然语言处理中，以下哪种方法可以用于对文本进行无监督的表示学习？
答案： A.自编码器
B.对比学习
C.生成式预训练
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：自编码器、对比学习和生成式预训练都可用于文本无监督表示学习。
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。
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。