A.以數(shù)學眼光來看CNN是NN的子集合
B.機器學習是深度學習的一種
C.人工智能是一種深度學習
D.深度學習通常隱藏層在百層以上的神經(jīng)網(wǎng)絡，這樣才夠深
E.CNN是一種有記憶的神經(jīng)網(wǎng)絡，會記得上一次的輸入
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A.神經(jīng)網(wǎng)絡調整參數(shù)的方式是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡（FeedforwardNeuralNetwork）
B.學習率在迭代的參數(shù)調整過程中會固定不變
C.梯度下降是運用積分的技巧來達成
D.損失函數(shù)移動的方向跟梯度的方向相同
E.神經(jīng)網(wǎng)絡調整參數(shù)的順序是從后面一層層往前調
A.損失函數(shù)是對每個輸入的預測值與真實值的差異計算總和
B.透過梯度下降一定可以找到降低損失函數(shù)的最佳解
C.損失函數(shù)的變量是可以調整的參數(shù)
D.訓練神經(jīng)網(wǎng)絡是透過參數(shù)的調整來降低損失函數(shù)
E.梯度下降是降低損失函數(shù)的一種算法
A.傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡是指全鏈接神經(jīng)網(wǎng)絡
B.全鏈接神經(jīng)網(wǎng)絡也叫標準神經(jīng)網(wǎng)絡
C.標準神經(jīng)網(wǎng)絡通常稱為NN（neuralnetwork）
D.全鏈接神經(jīng)網(wǎng)絡的每個神經(jīng)元都會跟前后層的神經(jīng)元相連
E.每個神經(jīng)元內部的計算架構都不一樣
A.建構神經(jīng)網(wǎng)絡時需要知道最終的函數(shù)學習機長什么樣子
B.打造一個神經(jīng)網(wǎng)絡的函數(shù)學習機是透過編程來達成
C.神經(jīng)網(wǎng)絡模型可分成輸入層、表現(xiàn)層及輸出層
D.神經(jīng)網(wǎng)絡模型可分成輸入層、隱藏層及輸出層
E.神經(jīng)網(wǎng)絡模型可分成輸入層、激發(fā)層及輸出層
A.判定樹可以是多元樹
B.判定樹的起始點稱為根節(jié)點
C.判定樹是一種分群的機器學習技術
D.判定樹上的內部節(jié)點代表一個特征值
E.判定樹上的樹葉就是代表一種分類結果
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智能運維AIOps 的核心技術是什么（）？
在自然語言處理任務中，哪些技術適用于改善實體識別和關系抽取的效果（）？
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（）。
圖像數(shù)據(jù)標注可以用于（）算法中。
在深度學習中，哪些方法可以用于優(yōu)化模型訓練過程并提高模型在特定任務上的表現(xiàn)（）？
度量泛化能力的好壞，最直觀的表現(xiàn)就是模型的（）。
在強化學習中，什么是“動態(tài)規(guī)劃”（DynamicProgramming）（）？
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根據(jù)新數(shù)據(jù)集的大小和數(shù)據(jù)集的相似程度，下列選項不屬于遷移學習方法情況的是的是（）。
在強化學習中，什么是“馬爾可夫性質”（）？