问答题

对于深度神经网络的训练，以下哪种初始化方法有助于缓解梯度消失和爆炸问题？

答案： A.随机初始化
B.正交初始化
C.零初始化
D.均匀初始化
正确答案：B
答案解析：正交初始化有助于缓解梯度消失和爆炸问题。

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问答题
以下哪种模型在处理序列到序列的学习任务时，能够更好地捕捉长期依赖关系？
答案： A.门控循环单元（GRU）
B.长短时记忆网络（LSTM）
C.简单循环神经网络（RNN）
D.卷积神经网络（CNN）
正确答案：B
答案解析：LSTM在处理序列到序列学习任务时，能更好地捕捉长期依赖关系。
问答题
生成对抗网络（GAN）中的判别器优化目标可以等价于最小化以下哪种损失？
答案： A.交叉熵损失
B.均方误差损失
C.绝对值损失
D.对数损失
正确答案：A
答案解析：GAN中的判别器优化目标可等价于最小化交叉熵损失。
问答题
在自然语言处理中，注意力机制最初应用于哪种模型？
答案： A.Transformer
B.LSTM
C.GRU
D.CNN
正确答案：A
答案解析：注意力机制最初应用于Transformer模型。
问答题
以下哪种方法在处理高维稀疏数据的分类问题时表现较好？
答案： A.随机森林
B.支持向量机
C.多层感知机
D.逻辑回归
正确答案：A
答案解析：随机森林在处理高维稀疏数据的分类问题时相对表现较好。
问答题
对于变分自编码器（VAE），其潜在空间的分布通常假设为？
答案： A.正态分布
B.均匀分布
C.泊松分布
D.指数分布
正确答案：A
答案解析：VAE的潜在空间分布通常假设为正态分布。