标准循环神经网络隐含层的输入对于网络输出的影响随时间
A. 不断递归而衰退$;$ 不断递归而增强$;$ 先增强后减弱$;$ 先减弱后增强
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以（）为中心是数据产品区别于其他类型产品的本质特征
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隐马尔可夫模型（HMM）是结构最简单的动态贝叶斯网络，是一种著名的（）模型。
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（）每个神经元由一个细胞体组成，包含一个细胞核，从细胞体伸展出一定数量的神经纤维称为树突，伸展出一根长的神经纤维称为轴突。
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自动特征学习是一个非线性模型，可以自动发现有效的特征，特征组合。
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关于集成学习，以下说法错误的是
A. 集成学习一定能提升个体学习器的性能&;&Bagging 方法中，个体学习器之间彼此独立&;&Boosting 是一种重视错误样本的学习方法&;&Boosting 方法中，个体学习器存在强依赖
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随着句子的长度越来越多，神经翻译机器将句意表征为固定维度向量的过程将愈加困难，为了解决这类问题，下面哪项是我们可以采用的？
A. 使用递归单元代替循环单元$;$使用注意力机制(attention mechanism)$;$使用字符级别翻译(character level translation)$;$所有选项均不对
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2*1的数组与1*3的数组相加结果为（ ）。
A. 2*3的数组$;$1*1的数组$;$3*2的数组$;$以上都不对
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numpy.arange(0,4)的结果为（ ）
A. array([0, 1, 2, 3])$;$array[0, 1, 2, 3]$;$[0, 1, 2, 3]$;$array([0, 1, 2, 3, 4])
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人工智能因其技术的局限性和应用的广泛性，给网络安全、数据安全、算法安全和信息安全带来风险
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