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给定一个长度为n的不完整单词序列,我们希望预测下一个字母是什么。比如输入是“predictio”(9个字母组成),希望预测第十个字母是什么。下面哪种神经网络结构适用于解决这个工作?()
[单选]

给定一个长度为n的不完整单词序列,我们希望预测下一个字母是什么。比如输入是“predictio”(9个字母组成),希望预测第十个字母是什么。下面哪种神经网络结构适用于解决这个工作?()

A、循环神经网络

B、全连接神经网络

C、受限波尔兹曼机

D、卷积神经网络

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更多“给定一个长度为n的不完整单词序列,我们希望预测下…”相关的问题
第1题
给定z变换X(z)能唯一确定一个序列。()

正确

错误

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第2题
一个能给出含滞后因变量之计量经济模型的颇有意思的经济模型,把yt和xt的期望值(xt
一个能给出含滞后因变量之计量经济模型的颇有意思的经济模型,把yt和xt的期望值(xt*)相联系,其中xt的期望值是以在:-1时期所观测到的所有信息为条件的:

对(ut)的一个自然假定是E(ut|It-1)=0,其中lt-1代表在t-1时期有关y和x的所有信息:这意味着E(ut|It-1)=a0+atxt*。为了完成这个模型,需要一个关于如何形成期望xt*的假定。我们在教材11.2节看到过一个适应性预期的简单例子,在那里有xt*=xt-1。一个更复杂一些的适应性预期机制为:

其中,0 < λ < 1。这个方程意味着,预期变化要根据上一期的实现值是高于还是低于其预期值而做出反应。假定0 <λ < 1,说明预期变化是上一期预测误差的一个比例。
(i)证明上述两个方程意味着:

[提示:把教材方程(18.68)滞后一个时期并乘以(1-1),然后从教材方程(18.68)中减掉,再利用教材(18.69)。]
(ii)在E(ut|It-1)=0下,{ut}是序列无关的。对误差vt=ut-(1-λ)ut-1来讲,这意味着什么?
(iii)如果把第(i)部分中的方程改写为:

我们如何一致地估计β1
(iv)给定β1的一致估计值,你将如何一致地估计λ和α1

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第3题
Excel中,工作表数据的输入技巧性很强,我们可以采用下面的方法进行入()
A.对于连续相同的数据,直接拖动复制
B.对于数字序列,应用鼠标右键拖动输入
C.只能使用给定序列进行快速录入
D.日期和时间只能老老实实地按要求输入

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第4题
海因里希安全法则,即“金字塔理论”或“1:29:300原则”,具体为:当一个企业有300个隐患或违章,会发生29起轻伤或故障,会发生1起重伤、死亡或重大事故,这个理论告诉我们:要防止那1起重伤、死亡或重大事故的发生,必须减少和消除无伤害事故(平时控制小事故),及早减少安全隐患、纠正违章行为(不停的安全检查和安全培训),把事故消灭在萌芽阶段()

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第5题
在简单回归模型教材(5.16)中,我们在前4个高斯-马尔科夫假定下证明了,形如教材(5.17)的估计量是
在简单回归模型教材(5.16)中,我们在前4个高斯-马尔科夫假定下证明了,形如教材(5.17)的估计量是斜率β1的一致估计量。给定这样一个估计量,定义β1,的一个估计量为
证明plimβ00

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第6题
在最长公共子序列问题中,如果定义c[i,j]为X1..Xi和Y1..Yj的最长公共子序列的长度,则长度为m的X序列与长度为n的Y序列的最长公共子序列的长度为()。

A、c[1,1]

B、c[0,0]

C、c[1,m]

D、c[m,n]

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第7题
序列x(n)的长度为4,序列h(n)的长度为3,则它们线性卷积的长度和5点圆周卷积的长度分别是()。

A、5,5

B、6,5

C、6,6

D、7,5

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第8题
对长度为N的序列x(n)圆周移位m位得到的序列用xm(n)表示,其数学表达式为xm(n)=(),它是()序列。
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第9题
若有限长序列x(n)的长度为N,h(n)的长度为M,则其卷积和的长度L为N+M-1。()

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第10题
Adaboost的核心思想是()。

A、给定一个弱学习算法和一个训练集,将该学习算法使用多次,得出预测函数序列,进行投票

B、针对同一个训练集训练不同的弱分类器集合起来,构成一个强分类器

C、利用多棵树对样本进行训练并预测的一种分类器

D、基于前向策略的加法模型,每阶段使用一个基模型去拟合上一阶段基模型的残差

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第11题
利用得自格雷迪(Graddy,1995)的数据集FISH.RAW。这个数据集也曾用于第12章的计算机练习C9.现在,
利用得自格雷迪(Graddy,1995)的数据集FISH.RAW。这个数据集也曾用于第12章的计算机练习C9.现在,我们用它估计一个鱼肉需求函数。
(i)假定每个时期均衡的鱼肉需求方程可写成

所以容许需求在一周中的每一天都有所不同。把价格变量视为内生的,一致地估计需求方程参数还需要什么额外信息?
(ii)变量wavet和wave3t度量了过去几天的海浪高度。为了在估计需求方程时将wave2t和wave3t用作log(avgprc)的Ⅳ,我们还需要哪两个假定?
(ii)将log(avgprc)对周工作日虚拟变量和两个浪高指标进行回归。wave2t和wave3t联合显著吗?这个检验的p值是多少?
(iv)现在,用2SLS估计需求方程。需求价格弹性的95%置信区间是什么?所估计的弹性合理吗?
(v)求2SLS的残差ut。在用2SLS估计需求方程时增加一个滞后ut-1记住,用ut-1作为自己的工具。需求方程误差中有AR(1)序列相关的证据吗?
(vi)给定供给方程明显取决于海浪变量,为了估计供给价格弹性,我们需要哪两个假定?
(vii)在log(avgprct)的约简型方程中,周工作日虚拟变量联合显著吗?你对能够估计供给弹性有何结论?

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