A、 在大部分情况下,网络在高维的权重参数海量的训练数据下可以获得高性能
B、 利用算法自动提取特征
C、 特征可解释性强
D、 “端到端”的学习
答案：C
A、 在大部分情况下,网络在高维的权重参数海量的训练数据下可以获得高性能
B、 利用算法自动提取特征
C、 特征可解释性强
D、 “端到端”的学习
答案：C
A. 输出信息.中wordsblockcount代表识别的文字块数目。
B. 输出信息中的Statuscode表示服务状态,200表示访问服务正常。
C. wordsⱣⱤblockⱣⱤlist代表识别文字块列表,输出顺序从左到右,先上后下。
D. words代表文字块识别结果,location代表文字块的区域位置信息,列表开形式,包含文字区域四个顶点的二维坐标Xy)。
正则化在深度学习中经常会使用到,在深度学习中常用正则化方法解决什么问题?单
A. 梯度消失问题
B. 过拟合问题
C. XOR问题
D. 数据不平衡问题
A. 规则十分复杂或者无法描述比如人脸识别和语音识别
B. 任务的规会随时间改变,比如生产线上的瑕疵检测比如预测商品销售的趋势
C. 数据分布本身随时间变化,需要程序不停的重新适应
D. 规则复杂程度低且问题的规模较小的问题
解析：解析:当解决问题所需要的规则较少,但问题规模较大时,专家系统便可派上用场:利用少数的规则来处理大量的数据。但当问题规模不变,规则的复杂度上升时,专家系统已不在适用,这时候机器学习便派上用场了。
A. False
B. True
A. 需要人工做特征选择
B. 适合小数据量训练
C. 需要用GPU做加速
D. 特征可解释性差
A. 辅助病例诊断
B. 疾病预测及诊断
C. 基因检测报告生成
D. 实体查询
解析：解析:(在生物学领域,知识图谱可以用于表示基因、蛋白质、疾病等实体以及它们之间的关系)
A. 单层感知器使用高维X向量做输入,在高维空间对输入的样本进行二分类。向量做输入,在高维空间对输入的样本进行二分类。
B. 单层感知器本质上是一种线性模型,只能处理线性分类问题。
C. 单层感知器可以看做是前馈神经网络的基础。
D. 单层感知器可以解决XOR问题。
