反向传播算法和梯度下降算法在神经网络训练中的关系是什么（）？

多项选择题在自然语言处理任务中，哪些技术适用于提升文本分类的性能（）？

A.BERT
B.GAN
C.NN
D.RNN

多项选择题人工智能发展的早期阶段主要侧重于哪方面的研究（）？

A.逻辑推理
B.基于规则
C.机器学习
D.深度学习

多项选择题相对化学沉淀等传统工艺而言，萃取工艺的主要优点是（）。

A.设备要求低
B.选择性好
C.成本低廉
D.易实现自动化连续作业
E.可循环利用

多项选择题反向传播算法和梯度下降算法在神经网络训练中的主要区别是什么（）？

A.反向传播算法用于计算梯度，梯度下降算法用于更新参数
B.反向传播算法用于更新参数，梯度下降算法用于计算梯度
C.两者都用于计算梯度，但梯度下降算法用于更新参数
D.两者可以独立运行，互不影响

多项选择题在自然语言处理中，哪些方法可以用于提升自动文本摘要的生成效果（）？

A.序列到序列模型
B.注意力机制
C.引入预训练模型
D.数据增强

多项选择题Xpath 语言有（）的构成。

A.名称
B.位置
C.属性
D.内容

多项选择题反向传播算法的基本原理是基于什么（）？

A.微积分法
B.微积分中的链式求导法则
C.微积分中的二分法
D.微积分中的均方误差

多项选择题在自然语言处理任务中，哪些技术适用于提升实体识别和文本理解的准确性和效率（）？

A.序列标注
B.引入预训练模型
C.注意力机制
D.使用卷积神经网络

多项选择题在深度学习中，哪些技术可以用于加速模型训练并提高模型在图像分类和文本处理任务上的精确度（）？

A.批量归一化
B.使用卷积神经网络
C.数据增强
D.使用Dropout 技术

多项选择题在深度学习模型训练中，哪些技术可以用于加速模型收敛和提高稳定性（）？

A.批量归一化
B.数据增强
C.使用卷积神经网络
D.梯度裁剪