A.深度学习强调模型深度
B.深度学习突出特征学习的重要性:特征变换+非人工
C.没有区别
D.以上答案都不正确
A.参数更少
B.可以获得更大下采样
C.速度更快
D.有助于提升精度
开始考试点击查看答案A.最大池化函数
B.L2范数
C.相邻矩形区域内的平均值
D.基于据中心像素距离的加权平均函数
开始考试点击查看答案A.局部感受野
B.共享权值
C.池采样
D.正则化
开始考试点击查看答案A.根据链式法则,如果每一层神经元对上一层的输出的偏导乘上权重结果都小于1的话,那么即使这个结果是0.99,在经过足够多层传播之后,误差对输入层的偏导会趋于0 "
B.可以采用ReLU激活函数有效地解决梯度消失的情况" "
C.根据链式法则,如果每一层神经元对上一层输出的偏导乘上权重结都大于1的话,在经过足够多层传播之后,误差对输入层的偏导会趋于无穷大" "
D.可以通过减小初始权重矩阵的值来缓解度爆炸"
开始考试点击查看答案A.可用于处理时间序列数据
B.可用于处理图像数据
C.卷积网络中使用的卷积运算就是数学中的卷积计算
D.至少在网络的一层中使用卷积
开始考试点击查看答案A.使用Sigmod函数容易出现梯度消失
B.Sigmod的导数形式较为复杂
C.双曲正切更简单
D.Sigmoid函数实现较为复杂
开始考试点击查看答案A.RNN引入了循环的概念
B.LSTM可以防止梯度消失或者爆炸
C.GRU是LSTM的变体
D.RNN、LSTM、GRU是同一神经网络的不同说法,没有区别
开始考试点击查看答案A.MLE可能并不存在
B.MLE总是存在
C.如果MLE存在,那么它的解可能不是唯一的
D.如果MLE存在,那么它的解一定是唯一的
开始考试点击查看答案A.KNN
B.线性回归
C.逻辑回归
开始考试点击查看答案A.上一时刻的网络状态狺息将会作用于下一时刻的网络状态
B.并行处理序列中的所有信息
C.容易梯度爆炸/消失
D.易于搭建
开始考试点击查看答案高中教育高考英语高考英语完形解题策略训练二
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