A、Self-Attenion
B、FeedForwardNeuralNetwork
C、FeedBackwardNeuralNetwork
D、Self-Action
答案：AB
解析：见算法解析
A、Self-Attenion
B、FeedForwardNeuralNetwork
C、FeedBackwardNeuralNetwork
D、Self-Action
答案：AB
解析：见算法解析
A. 超平面
B. 分离间隔
C. 分离曲线
D. 分离平面
解析：SVM的基本思想是间隔最大化来得到最优分离超平面
A. while循环使用关键字continue结束本次循环
B. while循环可以使用保留字break和continue
C. while循环也叫遍历循环,用来遍历序列中的元素,默认提取每个元素并执行一次循环体
D. while循环使用pass语句,则什么事也不做,只是空占位语句
A. 全连接层
B. 隐藏层
C. 卷积层
D. 池化层
A. Action
B. Attention
C. Transformation
D. Information
解析：Transformer中抛弃了传统的CNN和RNN，整个网络结构完全是由Attention机制组成。
A. L1/L2正则化
B. dropout
C. dataargumentation
D. earlystop
解析：见算法解析
A. ReLU
B. tanh
C. SIGMOID
D. 以上都不是
A. 内积
B. 先后关系
C. 距离
D. 关联关系
解析：见算法解析
A. 长期来看专用型人工智能的发展将依赖于对人脑认知机制的科学研究
B. 短期内构建大型的数据集将会是各企业与研究机构发展的重要方向。
C. 在商业应用方面，短期内，专用型人工智能将会在数据丰富的行业、应用场景成熟的业务前端(如营销、服务等)取得广泛的应用。
D. 人工智能技术将能在边际成本不递增的情况下将个性化服务普及到更多的消费者与企业。
