A.當一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以卷積層為主體時，稱為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
B.需要對特征向量進行轉(zhuǎn)換，經(jīng)常用的是全連接層
C.歸一化指數(shù)層的作用用于完成多類線性分類器中的歸一化指數(shù)函數(shù)的計算
D.常用的非線性函數(shù)為邏輯函數(shù)、雙曲線正切函數(shù)、線性整流函數(shù)
E.以上皆是
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A.收集多樣化的樣本
B.減少特征個數(shù)
C.交叉驗證
D.正規(guī)化
E.內(nèi)插法
A.二分類
B.多分類
C.不分類
D.歸類法
E.以上皆非
A.是一種訓(xùn)練分類器的算法
B.利用被誤分類的數(shù)據(jù)調(diào)整現(xiàn)有分類器的參數(shù)，使調(diào)整后的分類器判斷更加準確
C.感知器的學(xué)習(xí)算法就是不斷減少對數(shù)據(jù)誤分類的過程
D.感知器的損失函數(shù)是在整個訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上求得的
E.以上皆是
A.第一層
B.倒數(shù)第二層
C.倒數(shù)第一層
D.第二層
E.倒數(shù)第三層
A.一組可以動態(tài)變化的狀態(tài)（state）。比如圍棋棋盤上的黑白子的分布位置，市場上的每支股票的價格
B.一組可以選取的動作（action）。比如對于圍棋來說，就是可以落子的位置；對于股票交易來說，就是每個時間點，買入或者賣出的股票以及數(shù)量
C.一個可以和決策主體（agent）進行交互的環(huán)境。這個環(huán)境會決定每個動作后狀態(tài)如何變化。比如說圍棋博弈中的對手，或者股票市場。在強化學(xué)習(xí)中，為了降低學(xué)習(xí)的代價，很多時后我們會使用一個通過機器模擬的環(huán)境，而不是以真實場景作為環(huán)境
D.回報（reward）規(guī)則。當決策主體通過行動狀態(tài)發(fā)生變化時，它會獲得回報或者受到懲罰
E.以上皆是
最新試題
在深度學(xué)習(xí)中，哪些技術(shù)可以用于加速模型訓(xùn)練并提高模型在圖像分類和文本處理任務(wù)上的精確度（）？
進行模型訓(xùn)練之前，需要先把標注好的數(shù)據(jù)進行分類。訓(xùn)練有監(jiān)督學(xué)習(xí)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。
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(xué)習(xí)方法情況的是的是（）。
在自然語言處理任務(wù)中，哪些技術(shù)適用于改善實體識別和關(guān)系抽取的效果（）？
在機器學(xué)習(xí)中，核技巧（KernelTrick）主要用于解決什么問題（）？
在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，哪些技術(shù)可以用于加速模型收斂和提高穩(wěn)定性（）？
人工智能發(fā)展的早期階段主要側(cè)重于哪方面的研究（）？
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（）？
在強化學(xué)習(xí)中，什么是“動態(tài)規(guī)劃”（DynamicProgramming）（）？