更多“图像生成和恢复利用的深度学习模型是:()。”相关的问题
第1题
深度学习是机器学习的一类模型,它的网络框架分为()。
A.前馈神经网络
B.卷积神经网络
C.循环神经网络
D.反馈神经网络
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第2题
使用卷积神经网络(CNN)来构建图像识别模型,通过不断提取关键特征进行训练。()
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第3题
基于算法进行模型训练中,下面哪一项技术用来提取关键特征并进行训练?()
A.大数据
B.物联网
C.超级计算能力
D.卷积神经网络(CNN)
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第4题
人工智能利用深度学习模型可以自动去除图像中的噪声并恢复出清晰的图像。()
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第5题
图像风格转换和迁移技术利用的主要方法是:()。
A.直方图匹配
B.卷积神经网络
C.高斯滤波
D.图像插值算法
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第6题
前馈神经网络和卷积神经网络的模型学习均是通过误差后向传播来优化模型参数,因此是一种监督学习方法。()
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第7题
生成对抗网络目前应用非常广泛,以下场景中可以使用此网络的是?()
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第8题
1.回溯“深度学习”领域的学术脉络,2017年-2020年间研究量最多的主题是()
A.特征提取
B.卷积神经网络
C.人工智能
D.迁移学习
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第9题
2012年以来,深度卷积神经网络已经成为计算机视觉主流方法,网络深度成为关键参数。()
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第10题
为了迎合芯片计算的特点,神经网络算法进行了相应的改造,以下不属于有利于神经网络算法在芯片上运行的改变是()。
A.使用较小的卷积,并统一卷积核的大小
B.使用定点计算的神经网络代替浮点运算
C.使用ReLU作为非线性激发函数
D.增加网络的深度
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第11题
()意指利用人工智能技术实现图像、视频、音频的生成或修改,达到信息内容以假乱真的目的。
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