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
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.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
开始考试点击查看答案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.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A.输入层
B.卷积层
C.激活层/消失
D.池化层
开始考试点击查看答案A.最大期望算法
B.径向基核函数
C.线性判别分析法/消失
D.支持向量机
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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