A、wL
B、∂L/∂w
C、∂w/∂L
D、w/L
答案:B
解析:见算法解析
A、wL
B、∂L/∂w
C、∂w/∂L
D、w/L
答案:B
解析:见算法解析
解析:正确
A. 卷积层
B. 池化层
C. 全连接层
D. 以上都可以
A. 中间
B. 核心
C. 边侧
D. 侧边
解析:主要应用
A. pytorch
B. numpy
C. pyecharts
D. json
解析:数据分析与数据可视化密不可分,在python中,pyecharts是常用数据可视化工具。
A. 样本参数
B. 拍摄角度
C. 部位
D. 区域
解析:主要应用
A. BGD
B. SGD
C. Mini-Batch
D. dropout
解析:梯度下降法作为机器学习中较常使用的优化算法,其有着三种不同的形式:批量梯度下降(Batch Gradient Descent)、随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent)以及小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent)
A. 功率
B. 路径代价
C. 算法
D. 完备性
A. 计算力
B. 算法
C. 数据
D. 分析能力
解析:人工智能三要素包括计算力、算法、数据。
A. 多源异构
B. 多源同构
C. 异源同构
D. 异源异构