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CNN不具有以下那个特性。

A、局部连接 $;$权值共享$;$空间或时间上的下采样$;$不定长输入

答案：D

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关于归一化描述正确的是（）。

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LeNet和AlexNet都属于（）神经网络。

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下列关于聚类算法的说法，正确的是（）

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如果自变量 X 和因变量 Y 之间存在高度的非线性和复杂关系，那么树模型很可能优于经典回归方法。这个说法正确吗？

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关于神经网络的说法中，正确的是（）

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Kvps = {‘1’:1,’2’:2}
theCopy = kvps
kvps[‘1’] = 5
sum = kvps[‘1’] + theCopy[‘1’]
Print sum
上述代码的结果是

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提升卷积核(convolutional kernel)的大小会显著提升卷积神经网络的性能，这种说法是

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在集成学习中，对于数据型输出，最常见的结合策略是()

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Dropout是一种在深度学习环境中应用的正规化手段，他是这样运作的，在一次循环中我们先随机选择神经层中的一些单元并将其临时隐藏，然后再进行该次循环中
神经网络的训练和优化过程，在下一次循环中，我们又将隐藏另外一些神经元，如此直至训练结束。根据以上描述，Dropout技术在下列哪种神经层中不能发挥优势？

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（）是将人类语言经过处理转化为机器所能理解语言的一门技术。

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CNN不具有以下那个特性。

A、局部连接 $;$权值共享$;$空间或时间上的下采样$;$不定长输入

答案：D

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关于归一化描述正确的是（）。

A. 归一化可以预防过拟合$;$归一化没有实质作用$;$归一化将所有数据样本之缩放到0-1之间$;$归一化是一种激活函数

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LeNet和AlexNet都属于（）神经网络。

A. 前馈型$;$卷积$;$循环$;$全连接

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下列关于聚类算法的说法，正确的是（）

A. 聚类算法通常用于在知道类别的情况下，把样本按照样本之间的相似性等分成不同的类别$;$ 聚类算法是一种监督学习算法$;$ 聚类算法可以用于回归问题$;$ 聚类算法通常用于在不知道类别的情况下，把样本按照样本之间的相似性等分成不同的类别

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如果自变量 X 和因变量 Y 之间存在高度的非线性和复杂关系，那么树模型很可能优于经典回归方法。这个说法正确吗？

A. 正确$;$错误

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关于神经网络的说法中，正确的是（）

A. 增加网络层数，总能减小训练集错误率$;$减小网络层数，总能减小测试集错误率$;$增加网络层数，可能增加测试集错误率$;$

点击查看答案

Kvps = {‘1’:1,’2’:2}
theCopy = kvps
kvps[‘1’] = 5
sum = kvps[‘1’] + theCopy[‘1’]
Print sum
上述代码的结果是

A. 1$;$2$;$10$;$7

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提升卷积核(convolutional kernel)的大小会显著提升卷积神经网络的性能，这种说法是

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在集成学习中，对于数据型输出，最常见的结合策略是()

A. 平均法$;$投票法$;$学习法

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Dropout是一种在深度学习环境中应用的正规化手段，他是这样运作的，在一次循环中我们先随机选择神经层中的一些单元并将其临时隐藏，然后再进行该次循环中
神经网络的训练和优化过程，在下一次循环中，我们又将隐藏另外一些神经元，如此直至训练结束。根据以上描述，Dropout技术在下列哪种神经层中不能发挥优势？

A. 仿射层$;$卷积层$;$RNN层$;$以上都不对

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（）是将人类语言经过处理转化为机器所能理解语言的一门技术。

A. 自然语言处理$;$计算机视觉$;$语音识别$;$大数据

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