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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问答题
在自然语言处理中，以下哪种模型可以同时对文本进行分类和标记？
答案： A.条件随机场（CRF）
B.隐马尔可夫模型（HMM）
C.双向长短时记忆网络（BiLSTM）结合CRF
D.循环神经网络（RNN）
正确答案：C
答案解析：BiLSTM结合CRF可以同时对文本进行分类和标记。
问答题
对于深度神经网络的压缩，以下哪种方法可以在不损失太多精度的情况下大幅减少参数数量？
答案： A.剪枝
B.量化
C.知识蒸馏
D.低秩分解
正确答案：A
答案解析：剪枝可以在不损失太多精度的情况下大幅减少参数数量。
问答题
以下哪种模型常用于图像的实例分割任务？
答案： A.MaskR-CNN
B.FasterR-CNN
C.YOLO
D.SSD
正确答案：A
答案解析：MaskR-CNN常用于图像的实例分割任务。
问答题
在强化学习中，以下哪种情况适合使用基于价值的方法？
答案： A.动作空间较大
B.动作空间较小
C.环境模型复杂
D.环境模型简单
正确答案：B
答案解析：动作空间较小时适合使用基于价值的方法。
问答题
对于自然语言处理中的语义表示学习，以下哪种方法能够捕捉上下文的动态变化？
答案： A.静态词向量
B.动态词向量
C.词袋模型
D.主题模型
正确答案：B
答案解析：动态词向量能够捕捉上下文的动态变化。