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深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征表示属性类别,以发现数据的分布式特征表示。
选项:
A:正确
B:错误
特征
形成
分布式
发布时间:
2024-05-22 18:58:08
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1.
深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。
2.
深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。 选项: A、正确 B、错误
3.
_通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。
4.
( )通过建立进行分析学习的多层次深度神经网络,组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。
5.
( )通过建立进行分析学习的多层次深度神经网络,组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。
6.
机器学习定义是(____)。 选项: A:通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。 B: 在程序指令的情况下根据经验进行自动学习和提高。 C: 通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。 D: 没有明确的程序指令的情况下根据经验进行自动学习和提高的能力。
7.
深度学习的概念源于人工神经网络的硏究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。 选项: A:正确 B:错误
8.
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示 选项: A:正确 B:错误
9.
深度学习的概念源于人工神经网络的硏究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。
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() [ 判断 ]深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示A.是B.否C.答案: 是
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下面哪些是深度学习的不足? 选项:A、无理论支撑,完全数据驱动,可解释性较弱。 B、深度学习算法通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。 C、深度神经网络复杂,需要大规模数据训练。 D、深度学习当前只适合做感知,不适合做认知和推理。
12.
下列关于深度学习的说法,正确的是()。 选项: A:深度学习是具有深度模型结构、强调特征学习、以大脑结构为启发的一系列神经网络算法的总称。 B:深度学习本质上是多层神经网络,包括输入层、隐层(多层)、输出层,只有相邻层节点之间有连接,同一层以及跨层节点之间相互无连接。 C:深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。 D:深度学习是基于人工神经网络发展起来的一项技术。
13.
深度学习通过深度神经网的多层处理,将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示,用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。 选项: A、正确 B、错误
14.
深度学习通过深度神经网的多层处理,将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示,用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务(判断题) 选项: A:正确 B:错误
15.
深度学习通过深度神经网的多层处理,将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示,用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。 判断题] *对.错 选项: A:正确 B:错误
16.
以下关于深度神经网络的认识,正确的有( )。选项: A:可以组合低层特征为抽象的高层特征进行特征学习 B:一般而言,层次越深则网络的学习能力越强,但同时意味着计算开销越大 C:特征提取能力弱于传统的人工神经网络 D:继承了传统人工神经网络的自适应学习能力
17.
深度学习是机器学习的一个子问题,其主要目的是从数据中自动学习有效的特征表示。更准确地说,在实际过程中为了学习一个好的表示,需要构建具有一定“深度”的模型,并通过学习算法来让模型自动学习出好的特征表示,从而最终提升预测模型的准确率。 选项: A、正确 B、错误
18.
()是对学习者特征属性的抽象化表示,是个性化学习系统的核心部件与关键环节选项: A:学习者模型; B:数据可视化; C:学习者类型; D:学习者特征
19.
()是对学习者特征属性的抽象化表示,是个性化学习系统的核心部件与关键环节选项: A:学习者模型; B:数据可视化; C:学习者画像; D:学习者特征
20.
以下关于深度神经网络的认识,正确的有( )选项: A:继承了传统人工神经网络的容错能力、自适应学习能力和并行信息处理能力; B:继承了传统人工神经网络可解释性差的缺点; C:可以组合低层特征为抽象的高层特征进行特征学习; D:一般而言,层次越深则网络的学习能力越强,但同时意味着计算开销越大
21.
下列不属于基于深度学习的事件抽取的步骤是: 选项: A:特征表示 B:高维特征学习 C:模型分类 D:模型选择
22.
深度学习是利用深度神经网络结构来自动解决特征表示的一种学习过程。( )
23.
中国大学MOOC: 深度学习是机器学习的一个子问题,其主要目的是从数据中自动学习有效的特征表示。更准确地说,在实际过程中为了学习一个好的表示,需要构建具有一定“深度”的模型,并通过学习算法来让模型自动学习出好的特征表示,从而最终提升预测模型的准确率。
24.
仁者静~以下对深度学习的说法,错误的是? 选项: A:深度学习源于多层神经网络,其实质是给出了一种将特征表示和学习合二为一的方式 B:深度学习中”深度”的含义是可以设计多个输入层及多个输出层 C:深度学习并不属于机器学习的范畴 D:深度学习需要人工指定特征,机器从数据中学习特征的映射关系
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