A.前向型
B.跑步
C.反馈型
D.自组织竞争型
A.MapReduce编程框架的限制
B.过多的磁盘操作,缺乏对分布式内存的支持
C.无法高效支持迭代式计算
D.不支持多用户写入和任意修改文件
开始考试点击查看答案A.Zookeeper维护着一个树形的层次结构
B.Zookeeper的数据访问具有原子性
C.Zookeeper被设计用来实现协调服务
D.Zookeeper被设计用来实现大容量数据存储
开始考试点击查看答案A.Flume具有一定的容错性
B.Flume使用Java编写
C.FIume不支持failover
D.Flume是一个分布式的轻量级工具,适应各种方式的数据收集
开始考试点击查看答案A.分布式
B.高可靠
C.高容错
D.易于定制和扩展
开始考试点击查看答案A.抽取
B.转换
C.加载
D.分析
开始考试点击查看答案A.每个神经元有一个输入和一个输出
B.每个神经元有多个输入和一个输出
C.每个神经元有一个输入和多个输出
D.每个神经元有多个输入和个输出
开始考试点击查看答案A.参数更少
B.泛化更好
C.训练更快
D.更容易搭建
开始考试点击查看答案A.翻译语言
B.语音识别
C.图像识别
D.股票预测
开始考试点击查看答案A.语言模型与文本生成
B.机器翻译
C.语音识别
D.图像描述生成
开始考试点击查看答案A.Dropout背后的思想其实就是把DNN当作一个集成模型来训练,之后取所有值的平均值,而不只是训练单个DNN "
B.DNN网络将Dropout率设置为P,也就是说一个神经元被保留概率是1-P,。当一个神经元被丢弃时:无论输入或者相关的参数是什么,它的输值就会被设置为0 " "
C.丢弃的神经元在训练阶段,对BP算法的前向和后向阶段都没有贡献。由于这个原因,每一次训练都像是在训练一个新的网路 " "
D.Dropout方法通常和L2正则化或其他参数约束技术〔比如Max Norm)一起使用来防止神经网络的过拟合"
开始考试点击查看答案高中教育高考英语高考英语完形解题策略训练二
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