A、 人工神经网络完全基于数学,与仿生学没有关系。
B、 人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。
C、 人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特征,如并行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。
D、 人工神经网络是由人工神经元互连组成的网络,它是从微观结构和功能上对人脑的抽象、简化,是模拟人类智能的一条重要途径。
答案：BCD
A、 人工神经网络完全基于数学,与仿生学没有关系。
B、 人工神经网络是一种旨在模仿人脑结构及其功能的信息处理系统。
C、 人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特征,如并行信息处理、学习、联想、模式分类、记忆等。
D、 人工神经网络是由人工神经元互连组成的网络,它是从微观结构和功能上对人脑的抽象、简化,是模拟人类智能的一条重要途径。
答案：BCD
A. 可存放神经网络中每层计算的中间结果。
B. 可以读取标量指令队列中配置好的指令地址和参数解码。
C. 时刻控制每条指令流水线的执行状态。
D. 可进行中断处理和状态申报。如果执行过程出错,会把执行的错误状态报告给任务调度器。
A. IoT行业终端
B. 边缘计算设备
C. 消费终端
D. 公有云
A. 识别文字数目识别文字块数目识别文字块列表以上都不是
B. 识别文字块数目
C. 识别文字块列表
D. 以上都不是
解析：解析:用于表示一个文本块(TextBlock)中包含的单词数。
解析：解析:逻辑回归只能用于二分类问题,如果是多分类问题,我们通常使用Softmax函数。Softmax回归是逻辑回归的一般化,适用于K分类的问题。
A. Word2Vec技术
B. 朴素贝叶斯分类算法
C. 卷积神经网络
D. 长短周期记忆网络
A. 循环神经网络可以根据时间轴展开
B. LSTM无法解决梯度消失的问题
C. LSTM也是一种循环神经网络
D. 循环神经网络可以简写为RNN
A. 模型部署
B. 模型管理
C. 模型训练
D. 致据标注
A. 随着神经网络隐藏层数的增加,模型的分类能力逐步减弱
B. 单层感知器的局限在于不能解决异或问题
C. 前馈神经网络可用有向无环图表示
D. 前馈神经网络同一层的神经元之间不存在联系
