A、卷积神经网络
B、递归神经网络
C、残差网络
D、xgboost 算法
答案：D
解析：XGBoost是针对分类或回归问题的boosting算法的一种实现方式，并不是神经网络的代表。
A、卷积神经网络
B、递归神经网络
C、残差网络
D、xgboost 算法
答案：D
解析：XGBoost是针对分类或回归问题的boosting算法的一种实现方式，并不是神经网络的代表。
A. 一元
B. 线性
C. 多元
D. 非线性
解析：基于线性变换来进行降维的方法称为线性降维法。非线性降维是基于核技巧对线性降维方法进行“核化”
A. 互信息
B. 最大熵
C. 卡方检验
D. 最大似然比
A. 文本到文本的生成
B. 意义到文本的生成
C. 数据到文本的生成
D. 图像到文本的生成
A. 算法运算
B. 云计算
C. 深度学习
D. 集成应用
A. 一种竞争学习型的无监督神经网络
B. 将高维输入数据映射到低维空间，保持输入数据在高维空间的拓扑结构
C. SMO寻优目标为每个输出神经元找到合适的权重
D. 输出层神经元以矩阵方式排列在二维空间
解析：SOM 的训练目标就是为每个输出层神经元找到合适的权向量，以达到保持拓扑结构的目的
解析：向量的正无穷范数是所有向量元素中的最大值。
A. 声道模型方法
B. 模板匹配的方法
C. 利用仍神经网络的方法
D. 语音知识方法
A. 数据安全与隐私保护
B. AI模型攻防
C. 大数据威胁情报
D. 应用安全
解析：主要应用
