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[主观题]

卷积神经网络是所谓深度神经网络的最重要的模型,深度就是隐层非常多的意思,深度越深,性能越好。

答案
对
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第1题

深度学习其实是人工神经网络的分支,其本质上就是一个深度神经网络。而神经网络又是来自于对生物神经元的模拟。
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第2题

目前,深度学习采用的模型主要是神经网络模型,其主要原因是神经网络模型可以使用误差反向传播算法,从而可以比较好地解决贡献度分配问题。
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第3题

为了改善反馈放大电路的性能,引入的负反馈深度越深越好。
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第4题

以下哪个不属于人工智能

A.数据分析

B.语音识别

C.神经网络

D.深度学习

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第5题

神经网络的构成要素不包括

A.输入样本

B.决策

C.全局偏差值

D.深度值

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第6题

下面对浅层学习和深度学习描述中,不正确的是()。

A.浅层学习仅能实现线性映射、深度学习可以实现非线性映射

B.包含了若干隐藏层的前馈神经网络是一种深度学习方法

C.线性回归分析是一种浅层学习方法

D.K-means聚类是一种浅层学习方法

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第7题

下面对前馈神经网络这种深度学习方法描述,不正确的是()。

A.隐藏层数目大小对学习性能影响不大

B.实现了非线性映射

C.是一种端到端学习的方法

D.是一种监督学习的方法

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第8题

深度学习采用了layer-wise的训练机制,克服了BP神经网络训练中的梯度扩散问题。
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第9题

关于卷积神经网络说法,错误的是()。

A.在自然语言处理领域的应用比计算机视觉领域更广泛、更成功

B.图像的卷积,很类似视觉皮层对图像进行某种特定功能的处理

C.卷积神经网络模拟了人类视觉信息处理的过程

D.模拟大脑的视觉处理过程就是卷积神经网络的思路

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第10题

假设我们需要训练一个卷积神经网络,来完成0~9和英文字母(不区分大小写)的图像分类。该卷积神经网络最后一层是分类层,则最后一层输出向量的维数大小可能是()。

A.36

B.62

C.10

D.26

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