A、增加树的深度
B、增加学习率
C、减小树的深度
D、减少树的数量
答案：C
A、增加树的深度
B、增加学习率
C、减小树的深度
D、减少树的数量
答案：C
A. 数据库
B. 数据库管理系统
C. 数据模型
D. 软件工具
A. Mini-Batch 为偶数的时候，梯度下降算法训练的更快
B. Mini-Batch 设为2的幂，是为了符合 CPU、GPU 的内存要求，利于并行化处理
C. 不使用偶数时，损失函数是不稳定的
D. 以上说法都不对
解析：深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本等。正确
A. 紧接于量词之后被量词作用的谓词公式称为该量词的辖域
B. 在一个量词的辖域中与该量词的指导变元相同的变元称为约束变元
C. 仅个体变元被量化的谓词成为一阶谓词
D. 个体变元、函数符号和谓词符号都被量化的谓词成为二阶谓词
解析：见算法解析
解析：正确
A. 球形
B. SS形
C. 椭球形
D. 方形
A. 输入层
B. 卷积层
C. 隐藏层
D. 输出层
解析：见算法解析
A. FPGA
B. CPU
C. GPU
D. ASIC
A. 多分类
B. 二分类
C. 回归
D. 分类
