运行阶段的数据异常可导致智能系统运行错误。

循环神经网络按时间展开后就可以通过反向传播算法训练了

反向传播算法中需要先计算靠近输入层参数的梯度，再计算靠近输出层参数的梯
度。

树形模型不需要归一化，它们不关心变量的值，如决策树、随机森林(Random Forest)

如果自变量 X 和因变量 Y 之间存在高度的非线性和复杂关系，那么树模型很可能优于经典回归方法。这个说法正确吗？

树的深度的增加可能会造成随机森林过拟合

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络

卷积层的功能是对输入数据进行特征提取

卷积神经网络中的全连接层等价于传统前馈神经网络中的隐含层

卷积神经网络的输入层不可以处理多维数据

深度优先与宽度优先搜索算法的区别是:深度优先将新扩展出来的节点放在OPEN表的前端，宽度优先将新扩展出来的节点放在OPEN表的后端