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卷积神经网络结构包括（）、（）、（）。

A、输入层

B、卷积层

C、隐含层

D、输出层

答案：ACD

解析：见算法解析

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Dropout为在神经网络过程中有一定概率暂时消除神经节点，减少神经元之间的相互作用。

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C(B|A) 表示在规则A->B中，证据A为真的作用下结论B为真的

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我们在训练神经网络过程中，使用梯度下降法不断更新哪种数值，进而使得损失函数最小化?

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计算机视觉的典型应用场景包括：（）。

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在ε-greedy策略当中,ε的值越大,表示采用随机的一个动作的概率越(),采用当前Q函数值最大的动作的概率越()。

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如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（）必然可以得到该最优解。

题目内容

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多选题

)

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卷积神经网络结构包括（）、（）、（）。

A、输入层

B、卷积层

C、隐含层

D、输出层

答案：ACD

解析：见算法解析

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Dropout为在神经网络过程中有一定概率暂时消除神经节点，减少神经元之间的相互作用。

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C(B|A) 表示在规则A->B中，证据A为真的作用下结论B为真的

A. 可信度

B. 信度

C. 信任增长度

D. 概率

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以下不属于现阶段知识图谱技术类别的是( )。

A. 构建技术

B. 展示技术

C. 推理技术

D. 应用技术

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我们在训练神经网络过程中，使用梯度下降法不断更新哪种数值，进而使得损失函数最小化?

A. 样本数目

B. 特征值

C. 超参数

D. 参数

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下列哪项关于模型能力的描述是正确的（指模型能近似复杂函数的能力）

A. 隐层层数增加，模型能力增加

B. Dropout的比例增加，模型能力增加

C. 学习率增加，模型能力增加

D. 都不正确

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人工智能的本质是计算，决定计算效率的关键在于算法，因此人工智能要有所突破，必须在算法上进行突破

解析：正确

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人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

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计算机视觉的典型应用场景包括：（）。

A. 图像分类

B. 图像分割

C. 目标检测

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在ε-greedy策略当中,ε的值越大,表示采用随机的一个动作的概率越(),采用当前Q函数值最大的动作的概率越()。

A. 大;小

B. 大;大

C. 小;小

D. 小;大

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如果问题存在最优解，则下面几种搜索算法中，（）必然可以得到该最优解。

A. 广度优先搜索

B. 深度优先搜索

C. 有界深度优先搜索

D. 启发式搜索

解析：广度优先搜索会根据离起点的距离，按照从近到远的顺序对各节点进行搜索。而深度优先搜索会沿着一条路径不断往下搜索直到不能再继续为止，然后再折返，开始搜索下一条路径。广度优先搜索可以找出节点的最短路径，即可以解决最短路径问题。有界深度优先搜索为了解决深度有限搜索误入无穷分支，定出一个深度界限，在找寻达到这一深度界限而且还没有找到目标时，即返回重找。启发式搜索是利用问题拥有的启发信息来引导搜索，达到减少搜索范围、降低问题复杂度的目的，可以消除组合爆炸，并得到令人能接受的解(通常并不一定是最佳解)。所以如果存在最优解，广度优先搜索必然可以得到最优解，答案选A

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