A、 所谓“学习”是指:对于某类任务T和性能度量P,一个计算机程序在E上以P衡量的性能随着经验E而自我完善,那么我们称这个计算机程序在从经验E学习。
B、 深度学习是机器学习的一个特定分支,要想充分理解深度学习,必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。
C、 根据学习过程中的不同经验,机器学习算法可以分为无监督算法和监督算法。
D、 人类通过经验归纳规律,机器学习算法也可以从历史数据当中挖掘规则。
答案：ABD
A、 所谓“学习”是指:对于某类任务T和性能度量P,一个计算机程序在E上以P衡量的性能随着经验E而自我完善,那么我们称这个计算机程序在从经验E学习。
B、 深度学习是机器学习的一个特定分支,要想充分理解深度学习,必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。
C、 根据学习过程中的不同经验,机器学习算法可以分为无监督算法和监督算法。
D、 人类通过经验归纳规律,机器学习算法也可以从历史数据当中挖掘规则。
答案：ABD
A. 高斯核函数
B. 多项式核函数
C. Sigmiod核函数
D. 线性核函数
解析：解析:imageⱣⱤtaggingⱣⱤaksk这个函数的前2个参数分别是ak和sk,第3个参数是图像数据进行编码,第4个参数是url上的图片,如果使用本地图片,我们只需要这里传入空字符串即可,第5个参数是支持的语言,目前支持中文(“zh”)和英文(“en”),第6个参数表示最多返回的标签数,默认为-1的话,代表返回所有标签,第7个参数指的是置信度的阈值(0~100),低于此置信数的标签,将不会返回,默认值为0。
A. 在文本中,通过词嵌入将词转化为词向量也是一种数据转换。
B. 数值数据转换为类别数据可以减少变量的值。
C. 在分类问题中,将类别数据编码成为对应的数值表示。
D. 对数据进行初步的预处理后,需要将其转换为一种适合机器学习模型的表示形式。
A. False
B. True
A. False
B. True
A. DVPP
B. GPU
C. AI计算引擎
D. 芯片系统控制CPU
A. 在卷积神经网络格中,池化层只能选择最大池化,而不韵选择其他方法。
B. 卷积运算的目的是提取输入的不同特征,第一层卷积层可能只能提取一些低级的特征如边缘、线条和角,更多层的网络能从低级特征中迭代提取更复杂的特征。
C. 全连接层把所有局部特征结合变成全局特征用来计算最后每一类的得分。
D. 卷积神经网络中每层卷积层由若干卷积单元组成,每个卷积单元的参数都是通过反向传播算法优化得到的。
