A、各个神经元接受前一级神经元的输入，并输出到下一级$;$层与层之间通过“全连接”进行连接，即两个相邻层之间神经元完全成对连接$;$同一层内的神经元相互不连接$;$同一层内神经元之间存在全连接
答案：D
A、各个神经元接受前一级神经元的输入，并输出到下一级$;$层与层之间通过“全连接”进行连接，即两个相邻层之间神经元完全成对连接$;$同一层内的神经元相互不连接$;$同一层内神经元之间存在全连接
答案：D
A. 第一次$;$第二次$;$第三次$;$第四次
A. 高斯核函数$;$多项式核函数$;$Sigmiod 核函数$;$线性核函数
A. LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度消失或梯度爆炸的问题$;$CNN相比于全连接的优势之一是模型复杂度低，缓解过拟合$;$只要参数设置合理，深度学习的效果至少应优于随机算法$;$随机梯度下降法可以缓解网络训练过程中陷入鞍点的问题
A. 是数据结构设计$;$是数据格式处理$;$是编程语言$;$用易于计算机处理的方式来描述人脑的知识
A. 等高线图$;$饼图$;$曲面图$;$矢量场图
A. 相联系$;$相互矛盾$;$不相关$;$相等
A. 仅在某个特定的领域超越人类的水平$;$可以胜任人类的所有工作$;$是通用的人工智能$;$在科学创造力、智慧等方面都远胜于人类
A. 特征升维$;$特征降维$;$防止过拟合
