A、单一变量
B、部分变量
C、全部变量
D、边缘变量
答案：B
解析：边缘分布（Marginal Distribution）指在概率论和统计学的多维随机变量中，只包含其中部分变量的概率分布。
A、单一变量
B、部分变量
C、全部变量
D、边缘变量
答案：B
解析：边缘分布（Marginal Distribution）指在概率论和统计学的多维随机变量中，只包含其中部分变量的概率分布。
A. 12345
B. 13425
C. 12534
D. 13452
A. 各个神经元接受前一级神经元的输入，并输出到下一级
B. 层与层之间通过“全连接”进行连接，即两个相邻层之间神经元完全成对连接
C. 同一层内的神经元相互不连接
D. 同一层内神经元之间存在全连接
A. 大量数据变得可得
B. CPU计算能力的提升
C. GPU计算能力的提升
D. 深度学习的发展
A. 有频域的概念
B. 均方意义下最优
C. 有关于复数的运算
D. 从变换结果可完全恢复原始数据
解析：傅里叶分析是贯穿时域与频域的方法之一。每种傅里叶变换都分成实数和复数两种方法。由于从时域到频域的傅里叶变换是一一映射,所以存在一个傅里叶逆变换,使得变换之后信号(波)可以回答原始信号(波).均方意义下最优是错误的。答案ACD
A. 增加
B. 取反
C. 减小
D. 取整
解析：见算法解析
A. ①②③④⑤
B. ②③④⑤⑥
C. ①②③④⑤⑥
D. ①②④⑤⑥
解析：长短时记忆网络（Long Short Term Memory，简称LSTM）模型，本质上是一种特定形式的循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN)。 LSTM模型在RNN模型的基础上通过增加门限（Gates）来解决RNN短期记忆的问题，使得循环神经网络能够真正有效地利用长距离的时序信息。
