A、 连接主义的基本思想为:思维的基本是神经元,而不是符号处理过程,落脚点在神经元网络与深度学习。
B、 行为主义和符号主义在原理上比连接主义更加先进,因此目前的深度学习技术都是基于行为主义和符号主义建立的。
C、 行为主义的基本思想为:智能取决于感知和行动,提出智能行为的“感知—动作”模式。落脚点在行为控制、自适应与进化计算。
D、 符号主义的基本思想为:人类的认知过程是各种符号进行推理运算的过程。人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统,因此,能用计算机来模拟人的智能行为。落脚点在推理,符号推理与机器推理。
答案：ACD
A、 连接主义的基本思想为:思维的基本是神经元,而不是符号处理过程,落脚点在神经元网络与深度学习。
B、 行为主义和符号主义在原理上比连接主义更加先进,因此目前的深度学习技术都是基于行为主义和符号主义建立的。
C、 行为主义的基本思想为:智能取决于感知和行动,提出智能行为的“感知—动作”模式。落脚点在行为控制、自适应与进化计算。
D、 符号主义的基本思想为:人类的认知过程是各种符号进行推理运算的过程。人是一个物理符号系统,计算机也是一个物理符号系统,因此,能用计算机来模拟人的智能行为。落脚点在推理,符号推理与机器推理。
答案：ACD
A. 参数正则化
B. 数据增强
C. 提前停止训练
D. 减小学习率
A. 语言
B. 空间
C. 逻辑
D. 爱好
解析：解析:语言,逻辑,空间,身体动觉,音乐,人际,内省
A. JupyterNotebook
B. MyEclipse
C. AndroidStudio
D. Spider
解析：null#安卓工作室。
A. 情感分析
B. 图像分类
C. 语音识别
D. 机器翻译
A. 深度学习是机器学习的一个分支
B. 深度学习与机器学习是互相包含的关系
C. 深度学习与机器学习同属于人工智能但相互之间没有关系
D. 以上都不对
解析：解析:灵活转换至Tensor
A. 批量梯度下降(BGD)每次使用所有的训练样本进行训练。
B. BGD最不稳定,并且过于消耗运算资源。
C. MBGD是SGD与BGD平衡之后的方法,因此对于所有数据集来说这种方法是最好的。
D. SGD中,因为每次训练选取的样本是随机的,这本身就带来了不稳定性,会导致损失函数在下降到最低点的过程中,产生动荡甚至反向的位移。
A. TRUE
B. FALSE
