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(zhǔn)確
C.感知器的學(xué)習(xí)算法就是不斷減少對(duì)數(shù)據(jù)誤分類的過(guò)程
D.感知器的損失函數(shù)是在整個(gè)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(dòng)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(chǎng)上的每支股票的價(jià)格
B.一組可以選取的動(dòng)作（action）。比如對(duì)于圍棋來(lái)說(shuō)，就是可以落子的位置；對(duì)于股票交易來(lái)說(shuō)，就是每個(gè)時(shí)間點(diǎn)，買入或者賣出的股票以及數(shù)量
C.一個(gè)可以和決策主體（agent）進(jìn)行交互的環(huán)境。這個(gè)環(huán)境會(huì)決定每個(gè)動(dòng)作后狀態(tài)如何變化。比如說(shuō)圍棋博弈中的對(duì)手，或者股票市場(chǎng)。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，為了降低學(xué)習(xí)的代價(jià)，很多時(shí)后我們會(huì)使用一個(gè)通過(guò)機(jī)器模擬的環(huán)境，而不是以真實(shí)場(chǎng)景作為環(huán)境
D.回報(bào)（reward）規(guī)則。當(dāng)決策主體通過(guò)行動(dòng)狀態(tài)發(fā)生變化時(shí)，它會(huì)獲得回報(bào)或者受到懲罰
E.以上皆是

A.1997年，IBM的超級(jí)計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”擊敗國(guó)際象棋世界冠軍加里卡斯珀羅夫
B.2014年IBM旗下的DeepMind團(tuán)隊(duì)開發(fā)了人工智能圍棋程序AlphaGo
C.2015年10月，AlphaGo擊敗歐洲圍棋世界冠軍樊麾，成為第一個(gè)無(wú)需讓子即可擊敗圍棋職業(yè)選手的計(jì)算機(jī)圍棋程序
D.2016年3月，AlphaGo以4：1的成績(jī)擊敗圍棋世界冠軍，職業(yè)九段棋手李世乭
E.2017年5月，在中國(guó)烏鎮(zhèn)-阿爾法元（AlphaGoZero）以3：0的成績(jī)完勝圍棋世界冠軍柯潔

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，所以也稱為圖像空間
C.數(shù)據(jù)集里的圖像分布在這空間里，稱為數(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)空間的分布情況稱為數(shù)據(jù)分布