A、 具备计算能力的神经元与上下两层相连
B、 其输入节点具备计算能力
C、 同一层神经元相互连接
D、 层间信息只沿-个方向传递
答案：D
解析：解析:前馈神经网络的信息朝一个方向传播,没有反向的信息传播,可以用一个有向无环图表示。前馈网络包括全连接前馈网络和卷积神经网络等
A、 具备计算能力的神经元与上下两层相连
B、 其输入节点具备计算能力
C、 同一层神经元相互连接
D、 层间信息只沿-个方向传递
答案：D
解析：解析:前馈神经网络的信息朝一个方向传播,没有反向的信息传播,可以用一个有向无环图表示。前馈网络包括全连接前馈网络和卷积神经网络等
A. 临床研究
B. 基因组
C. 药物研发
D. 诊断治疗
A. Atlas:基于Ascend系列AI处理器,通过丰富的产品形态,打造面向“端、边、云”的全场景AI基础设施方案。
B. 应用使能:提供全流程服务(ModelArts),分层API和预集成方案。
C. MindSpore:芯片算子库和高度自动化算子开发工具。
D. Ascend:基于统一、可扩展架构的系列化AI芯片。
解析：解析:MindSpore:支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架。
A. TRUE
B. FALSE
解析：解析:要求Base64
A. 网络定义
B. 网络执行
C. 权值初始化
D. 知识蒸馏
A. 自动驾驶不需要用到语音处理和计算机视觉的技术。
B. 语音处理是研究语音发声过程、语音信号的统计特性、语音识别、机器合成以及语音感知等各种处理技术的统称。
C. 自然语言处理是利用计算机技术来理解并运用自然语言的学科。
D. 计算机视觉是研究如何让计算机“看”的科学。
A. TRUE
B. FALSE
A. L1
B. Tanh
C. Relu
D. L2
A. 避免维度爆炸问题
B. 简化模型,使之容易被解释
C. 减少训练的时间
D. 提升模型泛化能力,避免过拟合
A. BN最大的优点为允许网络使用较大的学习速率进行训练加快网络的训练速度(减少epoch次数)
B. BN首先是把所有的samples的统计分布标准化
C. BN降低了batch内不同样本的差异性,但不允许batch内的各个samples有各自的统计分布
D. BN首次由Google人工智能团队提出
A. 模型超参数通常由实践者直接指定
B. 模型超参数只能通过人工直接设定
C. 模型超参数通常根据给定的预测建模问题而调整
D. 模型超参数通常可以使用启发式方法来设置
解析：解析:1、模型超参数常应用于估计模型参数的过程中。2、模型超参数通常由实践者直接指定。3、模型超参数通常可以使用启发式方法来设置。4、模型超参数通常根据给定的预测建模问题而调整
