线性回归的基本假设有哪些？

自然界中生物变异的概率是不确定的,但是基因遗传算法的变异概率可以人为调节。()

在解决函数优化问题时,基因遗传算法的全局性不好,容易陷入局部最优值。()

仿生算法是一类模拟自然生物进化或者群体社会行为的随机搜索方法的统称。()

启发式算法与AlphaBeta剪枝类似,是从叶节点自底向上计算估值。()

AlphaBeta剪枝的效率一定比单纯的minimax算法效率高。()

基于规则的AI系统由一连串的if-then-else规则来进行推断或行动决策。()

普通的循环神经网络会遇到梯度爆炸和梯度消失的问题，所以现在在自然语言处理领域，一般会使用LSTM网络模型。

在处理序列数据时，较容易出现梯度消失现象的模型是RNN。

resnet可以很好解决梯度消失问题。

在问题归约图中，终叶节点是可解节点。