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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
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。
3.
判断 ] ID:15868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
4.
() [ 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
5.
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
6.
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。 * 对错 选项: A:正确 B:错误
7.
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
8.
数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起,通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。 选项: A:正确 B:错误
9.
()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
10.
()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
11.
Stable Diffusion在处理图像时,通常依赖哪种类型的数据表示?() 选项: A:像素级 B:特征向量 C:图像分割 D:深度学习特征
12.
属于深度学习与浅层学习区别的是:( )选项: A:强调了模型结构的深度 B:明确突出了特征学习的重要性 C:分类或预测更加容易 D:利用大数据来学习特征,更能够刻画数据的丰富内在信息
13.
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
14.
深度学习是一种特征学习方法,将原始数据经过线性模型转化为抽象表达。 选项: A:正确 B:错误
15.
【单选题】下列关于深度学习说法错误的是() A. 深度学习是对数据进行表征学习的机器学习方法 B. 深度学习源于人工神经网络的研究 C. 深度学习的目的在于从层次化网络的建立中学到数据的复杂特征表示 D. 深度学习相比于机器学习最大区别在于需要人工特征提取
16.
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。( )
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