A、循环神经网络
B、感知机
C、多层感知机
D、卷积神经网络
答案：D
A、循环神经网络
B、感知机
C、多层感知机
D、卷积神经网络
答案：D
解析：在时间方向上将前一时刻隐藏层的激活值反馈给下一时刻，每个时刻都调整一次
A. 全体训练集将被训练 5 次
B. 全体测试集将被测试 5 次
C. 全体训练集将被分为 6 份
D. 全体训练集将被分为 5 份
A. 机器视觉
B. 语音合成
C. 智能检索
D. 以上都是
A. 理论
B. 实践
C. 精神
D. 运用
E. 挖掘
A. KNN分类
B. 逻辑回归
C.
DBSCAN
D. 决策树
A. KNN
B. RNN
C. BNN
D. VGG
解析：为应对卷积网络模型中大量的权重存储问题，研究人员在适量牺牲精度的基础上设计出一款超轻量化模型BNN
A. 长期来看专用型人工智能的发展将依赖于对人脑认知机制的科学研究。
B. 短期内构建大型的数据集将会是各企业与研究机构发展的重要方向。
C. 在商业应用方面，短期内，专用型人工智能将会在数据丰富的行业、应用场景成熟的业务前端(如营销、服务等)取得广泛的应用。
D. 人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下将个性化服务普及到更多的消费者与企业。
解析：长期来看专用型人工智能的发展将不依赖于对人脑认知机制的科学研究。。
A. 计算图
B. 链式法则
C. 代价函数
D. 高阶微分
A.
均方根误差接近1最好
B. 均方根误差越大越好
C. 决定系数越接近1越好
D. 决定系数越接近0越好
解析：决定系数越接近1表示模型的拟合性越好
A. AlexNet
B. ResNet
C. Bert
D. LeNet
解析：Bert主要用于自然语言处理的网络结构
