按照不同的输入划分，文本自动生成可包括（）。

假设我们有一个使用ReLU激活函数(ReLUactivationfunction)的神经网络，假如我们把ReLU激活替换为线性激活，那么这个神经网络能够模拟出同或函数(XNORfunction)

L-BFGS使用的是二阶差分(secondorderdifferentiation)

AdaGrad使用的是一阶差分(firstorderdifferentiation)

深度学习与机器学习算法之间的区别在于，后者过程中无需进行特征提取工作，也就是说，我们建议在进行深度学习过程之前要首先完成特征提取的工作。

对于神经网络，减少神经网络层数,总是能减小测试数据集的分类错误率

增加卷积核的大小对于改进卷积神经网络的效果是必要的

当在卷积神经网络中加入池化层(poolinglayer)时，变换的不变性会被保留

基于二次准则函数的H-K算法较之于感知器算法的优点是计算量小

LeakyReLU函数解决了神经死亡问题

当在内存网络中获得某个内存空间时，通常选择读取矢量形式数据而不是标量，这里需要基于内容的寻址或基于位置的寻址来完成