A、sigmod
B、relu
C、tanh
D、hidden
答案：D
解析：hidden不是激活函数。
A、sigmod
B、relu
C、tanh
D、hidden
答案：D
解析：hidden不是激活函数。
A. 循环神经网络可以根据时间轴展开
B. LSTM 无法解决梯度消失的问题
C. LSTM 也是一种循环神经网络
D. 循环神经网络可以简写为 RNN
A. 语言
B. 词汇
C. 逻辑
D. 语法
解析：国际标准分类中，人工智能技术涉及到信息技术应用、信息技术(IT)综合、工业自动化系统、信息技术用语言、词汇、网络
A. SIFT
B. HOG
C. SVM
D. Adaboost
解析：见算法解析
A. R={(1,2)，(2,3)，(3,4),(4,5)，(6,5)}
B. R={(1,2)，(2,3),(6,5),(3,6),(5,4)})
C. R={(5,4)，(3,4)，(3,2)，(4,3)，(5,6)}
D. R={(1,2)，(2,3)，(4,3),(4,5)，(5,6)}
解析：如果一个非空的数据结构满足下列两个条件:1)有且只有一个根节点;2)每一个结点最多有一个前件，也最多有一个后件。则称该数据结构为线性结构。数据的逻辑结构有两个要素:一是数据元素的集合，通常记为D;二是D上的关系，它反映了D中各元素之前的前后件关系，通常记为R。即一个数据结构可以表示成B=(D,R)，其中B表示数据结构。为了反映D中各元素之间的前后件关系，一般用二元组来表示。例如，假设a与b是D中的两个数据，则二元组(a, b)表示a是b的前件，b是a的后件。
A. int
B. char
C. float
D. struct
A. 线性回归
B. 逻辑回归
C. 神经网络
D. 随机森林
解析：逻辑回归无法解决回归问题
A. 物联网
B. 大数据
C. 云计算技术
D. 以上都是
解析：物联网、大数据、云计算技术都是为人工智能技术的发展提供了其所需要的关键要素
A. 大数据的时间分布往往不均匀，近几年生成数据的占比最高
B. “如何从海量数据中洞见（洞察）出有价值的数据”是数据科学的重要课题之一
C. 数据类型的多样性往往导致数据的异构性，进而加大数据处理的复杂性，对数据处理能力提出了更高要求
D. 数据价值与数据量之间存在线性关系
A. 最大一般泛化
B. 最小一般泛化
C. 最大一般特化
D. 最小一般特化
解析：见算法解析
