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对于一个图像识别问题,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、 自动编码机

C、 多层感知机

D、 卷积神经网络

答案:D

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Python集合支持双向索引。
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Linux系统中,一般把命令 ls 定义为 ls --color 的别名,以便以不同颜色来标识不同类型的文件。但是,如何能够使用原先的ls命令?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-1850-c021-5dd340f22421.html
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人工智能的研发和应用的政策,应该将()置于核心位置。
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神经网络的神经元计算是一个线性计算函数
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预剪枝使得决策树的很多分子都没有展开,会导致()。
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()是零售行业内应用最为广泛、效果最为显著的人工智能技术,线上线下的零售巨头都在运用此技术帮助进行交叉销售、向上销售、提高复购率。
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关于卷积神经网络池化层以下描述正确的
是?
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词向量(WordEmbedding)是一种分布式的表示方法,即把每个词都表示为一个N维空间内的点,即一个高维空间内的向量,通过这种方法,把自然语言计算转换为向量计算
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e9d0-c021-5dd340f22415.html
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常用的数据归约方法有()。
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在任何时刻相同的值在内存中都只保留一份
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1e-0238-c021-5dd340f22403.html
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单选题
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对于一个图像识别问题,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、 自动编码机

C、 多层感知机

D、 卷积神经网络

答案:D

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相关题目
Python集合支持双向索引。

解析:不支持

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e9d0-c021-5dd340f2241c.html
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Linux系统中,一般把命令 ls 定义为 ls --color 的别名,以便以不同颜色来标识不同类型的文件。但是,如何能够使用原先的ls命令?

A. \ls

B. ;ls

C. ls $$

D. ls --noalias

解析:解析:linux中‘\’进行转义,使转义字符仍为字符串

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人工智能的研发和应用的政策,应该将()置于核心位置。

A. 道德

B. 人

C. 资本

D. 隐私

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神经网络的神经元计算是一个线性计算函数

解析:非线性

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e5e8-c021-5dd340f22422.html
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预剪枝使得决策树的很多分子都没有展开,会导致()。

A. 显著减少训练时间开销

B. 显著减少测试时间开销

C. 降低过拟合风险

D. 提高欠拟合风险

解析:预剪枝就是在构造决策树的过程中,先对每个结点在划分前进行估计,若果当前结点的划分不能带来决策树模型泛华性能的提升,则不对当前结点进行划分并且将当前结点标记为叶结点

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-c3b8-c021-5dd340f22423.html
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()是零售行业内应用最为广泛、效果最为显著的人工智能技术,线上线下的零售巨头都在运用此技术帮助进行交叉销售、向上销售、提高复购率。

A. 智能店铺管理

B. 无人超市

C. 智能交易策略

D. 精准营销与个性化推荐系统

解析:精准营销与个性化推荐系统是零售行业内应用最为广泛、效果最为显著的人工智能技术,线上线下的零售巨头都在运用此技术帮助进行交叉销售、向上销售、提高复购率。

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-05d0-c021-5dd340f22406.html
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关于卷积神经网络池化层以下描述正确的
是?

A. 池化操作采用扫描窗口实现

B. 池化层可以起到降维的作用

C. 常用的池化方法有最大池化和平均池化

D. 经过池化的特征图像变小了

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-c3b8-c021-5dd340f22402.html
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词向量(WordEmbedding)是一种分布式的表示方法,即把每个词都表示为一个N维空间内的点,即一个高维空间内的向量,通过这种方法,把自然语言计算转换为向量计算

解析:正确

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-e9d0-c021-5dd340f22415.html
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常用的数据归约方法有()。

A. 量归约

B. 维归约

C. 值归约

D. 类归约

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e9-2510-c021-5dd340f2241b.html
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在任何时刻相同的值在内存中都只保留一份
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1e-0238-c021-5dd340f22403.html
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