A、解释学习需要环境提供一组示例，而示例学习只要环境提供一个示例。
B、机械式学习是没有推理能力的
C、符号学习对模拟人类较低级的神经活动是比较有效的
D、观察与发现学习是基于归纳推理的
答案：BD
A、解释学习需要环境提供一组示例，而示例学习只要环境提供一个示例。
B、机械式学习是没有推理能力的
C、符号学习对模拟人类较低级的神经活动是比较有效的
D、观察与发现学习是基于归纳推理的
答案：BD
解析：不可导
A. 卷积可视化解释
B. 反向传播算法
C. 非线性激活函数
D. 深度神经网络
解析：卷积可视化不是目前深度学习的必备技术
A. 自然语言理解
B. 自然语言处理
C. 自然语言输入
D. 自然语言生成
A. （&、|、!）
B. （and、or、not）
C. （&&、||、!）
D. （&、and、!）
A. 错误数据
B. 虚假数据
C. 异常数据
D. 缺失数据
解析：函数必须先定义后, 才能调用
A. 过滤器
B. 滑动窗口
C. 筛选器
D. 扫描器
解析：见算法解析
A. 片上存储
B. 芯片设计
C. 人工智能
D. 泛在互联
解析：随着大数据、人工智能、量子计算等新技术的快速发展，人类社会已经步入了第四次工业革命时代
