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以下哪些名词与深度学习技术有关?( )
选项:
A:Transformer模型
B:LSTM模型
C:Attention机制
D:混沌理论
模型
名词
发布时间:
2024-06-07 17:17:28
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1.
关于循环神经网络以及Transformer模型,以下叙述正确的是?( )选项: A:循环神经网络与Transformer是一回事 B:Transformer被许多人工智能的从业者认为在时间序列的拟合能力上优于循环神经网络 C:Transformer模型中包含Attention机制 D:循环神经网络模型中包含Attention机制
2.
以下哪些模型属于视觉Transformer模型() 选项: A、TNT B、ERNIE C、Swin Transformer D、ViT
3.
在自然语言处理中,Transformer模型的哪些组件是关键?() 选项: A:池化层 B:Attention机制 C:位置编码 D:激活函数
4.
Transformer大火得益于Attention的推行,那么以下使用了Transformer做特征提取的预训练模型有哪些 选项: A:BERT B:ALBERT C:GPT D:ELMO
5.
以下对Transformer描述正确的是? 选项: A:改进了 RNN 训练速度慢的致命问题 B:Transformer 还可以加深网络深度 C:采用 self-attention 机制实现快速并行 D:它能够获取更多全局信息,进而提升模型准确率
6.
关于Transformer模型,以下说法不正确的是?( ) 选项: A、最初模型的提出是为了解决机器翻译的问题 B、包含编码器以及解码器 C、与循环神经网络原理相同 D、模型中包含Attention机制
7.
下列输入神经网络模型的是? 选项: A、LSTM B、CNN C、BERT D、Transformer
8.
关于GPT模型哪些说法是正确的 选项: A:使用了双向的Transformer B:使用了单向的Transformer C:使用了双向LSTM D:解决了一词多义的问题
9.
()是深度学习模型的一种,全称为卷积神经网络。 选项:CNNB、LSTM C、RNN GRU
10.
Transformer模型中的“Self-Attention”机制主要用于解决()问题。 选项: A:长期依赖问题 B:过拟合问题 C:梯度消失问题 D:计算效率问题
11.
在处理序列数据时,较容易出现梯度消失现象的深度学习模型是 选项: A、CNN B、LSTM C、GRU D、RNN
12.
训练Transformer模型常需要哪些辅助技术? 选项: A、Residual Connection B、Position Encoding C、Label Smoothing D、Layer Normalization
13.
以下关于BERT模型的描述,哪个是正确的() 选项: A、使用LSTM模型作为基础模块 B、是一种双向预训练语言模型 C、使用从左至右的Transformer语言模型作为基础模块 D、利用大规模数据进行有监督预训练
14.
下列哪些技术属于循环神经网络?( ) 选项: A:Sequence2Sequence B:LSTM C:GRU D:Transformer
15.
BERT是基于Transformer Encoder设计的对左右两个方向文本进行深度学习的预训练模型。选项: A:正确; B:错误
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