A.顧名思義就是數(shù)據(jù)所在的空間
B.若在生成圖像這個(gè)任務(wù)中，數(shù)據(jù)空間就是一些圖像的集合，所以也稱(chēng)為圖像空間
C.數(shù)據(jù)集里的圖像分布在這空間里，稱(chēng)為數(shù)據(jù)點(diǎn)
D.數(shù)據(jù)空間里的任何點(diǎn)都是有意義的
E.數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)空間的分布情況稱(chēng)為數(shù)據(jù)分布
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A.0
B.0.1
C.1
D.10
E.1000
A.在時(shí)間上將一輸入視頻分段
B.從每個(gè)片段中隨機(jī)選擇光流圖和圖片幀（Frame）
C.對(duì)每個(gè)片段都使用感知機(jī)的框架進(jìn)行行為識(shí)別
D.分段的類(lèi)別得分進(jìn)行融合，得到整個(gè)視頻的行為類(lèi)別
E.時(shí)序分段網(wǎng)絡(luò)解決長(zhǎng)視頻識(shí)別的關(guān)鍵在于把視頻沿時(shí)間軸分段，使采樣樣本能較為均勻地分布整個(gè)時(shí)間段
A.GoogleAlphaGo也是奠基于機(jī)器學(xué)習(xí)，透過(guò)計(jì)算機(jī)運(yùn)算對(duì)手下棋的頻率
B.廣泛應(yīng)用在圖像、影像識(shí)別、推薦系統(tǒng)、輔助決策等金融、醫(yī)療、國(guó)防民生領(lǐng)域
C.深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)就像黑盒子（blackbox），人們不容易理解模型中各網(wǎng)絡(luò)層的內(nèi)涵，就無(wú)法做出有效的調(diào)整
D.透過(guò)CNN模型，你可以輸入一張圖片，得到該圖片屬于哪種類(lèi)別的結(jié)果，這過(guò)程我們把他稱(chēng)作分類(lèi)（Classification）
E.行為理解問(wèn)題一般遵從如下基本過(guò)程：特征提取與運(yùn)動(dòng)表征、行為識(shí)別、高層行為與場(chǎng)景理解
A.光流可以用來(lái)描述運(yùn)動(dòng)的方向
B.光流描述是三維的運(yùn)動(dòng)點(diǎn)投影到二為圖像之后的投影點(diǎn)的運(yùn)動(dòng)
C.光流是同一個(gè)點(diǎn)在相鄰兩幀圖像的位移
D.光流代表的是圖像的位移不會(huì)受到遮擋、光罩變化和運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的模糊等因素影響
E.計(jì)算光流的關(guān)鍵是把兩幀之間相同的點(diǎn)連接起來(lái)
A.主題詞頻=主題比重×文文件詞頻
B.文文件詞頻=主題比重×主題詞頻
C.主題比重=文文件詞頻×主題詞頻
D.主題詞頻=主題比重/文文件詞頻
E.文文件詞頻=主題比重/主題詞頻
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