答案：B
解析：反向推理就是从目标出发，反向使用规则进行推理，即用规则结论与目标匹配，又产生新的模板，然后新模板再做同样的处理。
答案：B
解析：反向推理就是从目标出发，反向使用规则进行推理，即用规则结论与目标匹配，又产生新的模板，然后新模板再做同样的处理。
A. 属于结构自适应网络，网络结构也是其优化目标
B. 主要成分为级联、相关、归约
C. 无需设置网络层数、隐层神经元数目
D. 训练速度快，但数据较小时容易陷入过拟合
解析：级联相关网络有两个主要成分“级联”和“相关”级联是指建立层次连接的层级结构，在开始训练时，网络只有输入层和输出层，处于最小拓扑结构;随着训练的进行，新的隐层神经元逐渐加入，从而创建起层级结构，当新的隐层神经元加入时，其输入端连接权值是冻结固定的相关是指通过最大化新神经元的输出与网络误差之间的相关性来训练相关的参数
A. CNN
B. LSTM
C. GRU
D. RNN
解析：RNN(Recurrent Neural Network)是一类用于处理序列数据的神经网络。 RNN存在一些问题梯度较容易出现衰减或爆炸(BPTT) - 梯度爆炸
A. 最小化错误率
B. 正规化
C. 防止过拟合
D. 最大化过拟合
解析：正则化是为防止过拟合
A. μ=0,σ=1
B. μ=1,σ=0
C. μ=0,σ=0
D. μ=1,σ=1
A. 基于价值（value-based）
B. 基于策略（policy-based）
C. 基于模型（model-based）
D. nan
解析：见算法解析
A. 智能手机
B. 安防监控
C. 智能运载工具
D. 以上都不正确
解析：基础概念
A. 数组描述
B. 数据描述
C. 算法描述
D. 存储空间描述
解析：需要使用平滑
