卷积的扩展方式是加（）：一个卷积核可以提取图像的一种特征，多个卷积核提取多种特征。

A. 弱人工智能$;$专用人工智能$;$通用人工智能$;$强人工智能

A. 1，3，5，6$;$1，2，4$;$2，3，4，5，6$;$所有项目

A. 线性分类$;$方差分析$;$分层聚类$;$关联规则

A. Action$;$Attention$;$Transformation$;$Information

A. 同质集成$;$异质集成$;$本质集成$;$泛化集成

A. 输入门 $;$记忆门$;$ 忘记门$;$ 输出门

A. 功率$;$路径代价$;$算法$;$完备性

A. 让每⼀层的输⼊的范围都⼤致固定$;$它将权重的归⼀化平均值和标准差$;$它是⼀种⾮常有效的反向传播(BP)⽅法$;$这些均不是

A. 预测$;$回归$;$分类$;$聚类