答案:A
A. 正向传播算法$;$池化计算$;$卷积计算$;$反向传播算法
A.
梯度下降$;$Dropout$;$交叉验证$;$正则化
A. 核函数将低维空间中的数据映射到高维空间
$;$它是一个相似度函数
$;$A、B都对
$;$A、B都不对
A. 由于负数部分恒为0,会导致一些神经元无法激活$;$输出不是以0为中心$;$解决了梯度消失、爆炸的问题$;$计算方便,计算速度快,求导方便
A. 9$;$10$;$45$;$90
A. Java$;$C$;$Scala$;$Python
A. 朴素贝叶斯
$;$ 隐马尔科夫模型
$;$ 线性回归模型
$;$ 深度信念网络
A. With
$;$assert
$;$nonlocal
$;$break
A. 5$;$3$;$None$;$4