A、卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、卷积层、激活层、池化层和全连接层组成。$;$卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、激活层、卷积层、池化层和全连接层组成。$;$卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、卷积层、池化层、激活层和全连接层组成。$;$卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、池化层、卷积层、激活层和全连接层组成。
答案：A
A、卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、卷积层、激活层、池化层和全连接层组成。$;$卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、激活层、卷积层、池化层和全连接层组成。$;$卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、卷积层、池化层、激活层和全连接层组成。$;$卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、池化层、卷积层、激活层和全连接层组成。
答案：A
A. 开发模型的方法$;$预训练模型的方法$;$数据清洗$;$似然变换
A. 128(15) $;$16(3) $;$8(5) $;$16(7)
A. 逻辑表示法（谓词表示法）$;$框架$;$产生式$;$语义网络
A. 低维嵌入$;$核化线性降维$;$主成分分析$;$k近邻学习
A. 若已知(X,Y)的联合分布，可以求出X的边缘分布和Y的边缘分布$;$若已知(X,Y)的联合分布和X的边缘分布，可以求出Y的条件分布$;$若已知X的边缘分布和Y的条件分布，可以求出(X,Y)的联合分布$;$若已知X的边缘分布和Y的边缘分布，可以求出(X,Y)的联合分布
