反向傳播算法和梯度下降算法在神經(jīng)網(wǎng)絡訓練中的關(guān)系是什么（）？

在深度學習中，哪些技術(shù)可以用于加速模型訓練并提高模型在圖像分類和文本處理任務上的精確度（）？

度量泛化能力的好壞，最直觀的表現(xiàn)就是模型的（）。

進行模型訓練之前，需要先把標注好的數(shù)據(jù)進行分類。訓練有監(jiān)督學習模型時會將數(shù)據(jù)集劃分為（）。

反向傳播算法的主要目的是什么（）？

在深度學習模型訓練中，哪些技術(shù)可以用于加速模型收斂和提高穩(wěn)定性（）？

在自然語言處理任務中，哪些技術(shù)適用于提升實體識別和文本理解的準確性和效率（）？

依存句法分析（DependencyParsing）主要用于分析什么（）？

在自然語言處理中，哪些方法可以用于提升自動對話系統(tǒng)和文本摘要生成的自然性和流暢性（）？

在神經(jīng)網(wǎng)絡中，激活函數(shù)ReLU 的特點是什么（）？