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问答题
在多任务学习中，以下哪种方法可以平衡不同任务之间的学习进度？
答案：
A.动态权重调整
B.任务优先级设置
C.共享底层特征
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：动态权重调整、任务优先级设置和共享底层特征都可平衡多任务学习进度。
B.任务优先级设置
C.共享底层特征
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：动态权重调整、任务优先级设置和共享底层特征都可平衡多任务学习进度。
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问答题
以下哪种模型在处理具有时空特征的数据时，能够捕捉长时依赖和局部模式？
答案： A.时空卷积神经网络
B.长短时记忆网络
C.门控循环单元
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：时空卷积神经网络、长短时记忆网络和门控循环单元都能捕捉长时依赖和局部模式。问答题
对于深度强化学习中的连续动作空间，以下哪种方法可以用于处理高维度的动作？
答案： A.策略分解
B.动作压缩
C.维度约减
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：策略分解、动作压缩和维度约减都可处理高维度动作。问答题
在自然语言处理中，以下哪种方法能够处理文本中的结构信息，如句法树？
答案： A.基于树的神经网络
B.图神经网络
C.长短时记忆网络
D.卷积神经网络
正确答案：A
答案解析：基于树的神经网络能够处理文本中的结构信息。问答题
以下哪种技术可以用于提高生成对抗网络（GAN）生成样本的质量和逼真度？
答案： A.WassersteinGAN
B.条件GAN
C.改进的判别器架构
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：WassersteinGAN、条件GAN以及改进的判别器架构都能提高GAN生成样本的质量和逼真度。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。