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词袋模型最重要的是构造词表，然后通过文本为词表中的词赋值，但词袋模型严重缺乏相似词之间的表达。( )

word embedding 指的是把文本转换成计算机能处理的向量。( )

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。( )

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。( )

卷积神经网络可以对一个输入进行多种变换（旋转、平移、缩放）。( )

gated recurrent units 的出现可以帮助防止 RNN 中的梯度消失问题。( )

误差逆传播算法（BP）仅可用于多层前馈神经网络的学习算法。( )

沿负梯度下降的方向一定是最优的方向。( )

减少神经网络层数，可能会降低测试集分类错误率。( )

多隐层神经网络可以直接用经典算法进行训练。( )