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剪枝方法和程度对决策树泛化性能的影响相当显著，有实验研究表明，在数据带有噪声时通过剪枝甚至可将决策树的泛化性能提高()。

A、0.2

B、0.25

C、30%

D、0.35

答案：B

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图像分类是图像分割和目标检测等诸多计算机视觉任务的基础

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误差逆传播算法(BP)仅可用于多层前馈神经网络的学习算法

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梯度爆炸会导致梯度激增，应避免梯度爆炸。

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如果强行限制输出层的分布是标准化的，可能会导致某些特征模式的丢失，所以在标准化之后，BatchNorm会紧接着对数据做缩放和平移

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对于一个图像识别问题(在一张照片里找出一只猫)，下面哪种神经网络可以更好地解决这个问题？

循环神经网络更适合于处理图像识别问题。

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剪枝方法和程度对决策树泛化性能的影响相当显著，有实验研究表明，在数据带有噪声时通过剪枝甚至可将决策树的泛化性能提高()。

A、0.2

B、0.25

C、30%

D、0.35

答案：B

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误差逆传播算法(BP)仅可用于多层前馈神经网络的学习算法

解析：BP算法不仅可用于多层前馈神经网络，还可用于其他类型的神经网络，例如训练递归神经网络，但通常说“BP 网络”时，一般是指用BP算法训练的多层前馈神经网络.

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梯度爆炸会导致梯度激增，应避免梯度爆炸。

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归结演绎推理方法是一种反证法。（）

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阿尔法狗是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序，它的主要工作原理是什么？

A. 机器学习

B. 深度学习

C. BP神经网络

D. 卷积神经网络

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A. 可以

B. 不好说

C. 不一定

D. 不能

解析：使用ReLU激活函数的神经网络是能够模拟出同或函数的。但如果ReLU激活函数被线性函数所替代之后，神经网络将失去模拟非线性函数的能力

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以下激活函数中，不具有“正向无边界”特征的是？

A. ReLU

B. Sigmoid

C. softplus

D. Mish

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如果强行限制输出层的分布是标准化的，可能会导致某些特征模式的丢失，所以在标准化之后，BatchNorm会紧接着对数据做缩放和平移

解析：正确

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对于一个图像识别问题(在一张照片里找出一只猫)，下面哪种神经网络可以更好地解决这个问题？

A. 循环神经网络

B. 感知机

C. 多层感知机

D. 卷积神经网络

循环神经网络更适合于处理图像识别问题。

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