A、计算量大
B、数据量大
C、效率要求高
D、web爬虫
答案：AC
A、计算量大
B、数据量大
C、效率要求高
D、web爬虫
答案：AC
A. 增加样本数量
B. 增加特征数量
C. 训练更多的迭代次数
D. 采用正则化方法
A. 网格结构
B. 数组结构
C. 序列结构
D. 表格结构
解析：循环神经网络(recurrent neural network，RNN)，是一种用于处理具有类似( )的数据的神经网络。
A. 规则长度
B. 规则头
C. 布尔表达式
D. 规则体
解析：见算法解析
A. 感知机根据正确的程度进行权重调整；
B. 输入层接收外界输入信号传递给输出层；
C. 输出层是M-P神经元；
D. 感知机能容易实现逻辑与、或、非运算；
解析：见算法解析
A. 前馈神经网络
B. 卷积神经网络
C. 循环神经网络
D. 以上答案都不对
解析：循环神经网络是一种处理实时数据的神经网络，常用于语音识别、机器翻译等领域
解析：正确
A. 图像整体亮度
B. 图像饱和度
C. 图像对比度
D. 图像细节
E.
F.
G.
H.
I.
J.
解析：本题考察了图像处理中灰度方差的含义，正确答案为C。方差是描述一组数据分布情况的一种统计量，表示各个数据点离均值的距离的平方的平均值。在图像处理中，灰度方差是图像灰度级的方差，它反映了灰度级分布的离散程度，描述了图像的对比度。如果灰度方差较大，则表示图像中同一区域像素灰度值的差异较大，图像的对比度会比较明显；反之，如果灰度方差较小，则表示图像中同一区域像素灰度值的差异较小，图像的对比度会比较弱。因此，选项C“图像对比度”为正确答案，而选项A、B、D分别描述了不同的图像属性，与灰度方差的含义不相符。
A. 人工神经网络
B. 自动控制
C. 自然语言学习
D. 专家系统
A. 宽度搜索
B. 深度搜索
C. 有序搜索
D. 广义搜索
