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连接主义派是由生物演化途径产生,连接主义认为人工智能起源于控制论,提出智能取决于感知和行为,取决于对外界复杂环境的适应,而不是表示和推理。

答案:B

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关于归一化描述正确的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-af1d-b030-c021-5dd340f2240c.html
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图计算中图数据往往是()和不规则的,在利用分布式框架进行图计算时,首先需要对图进行划分,将负载分配到各个节点上
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a7e8-e690-c021-5dd340f22418.html
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以下四个人工智能的应用领域中,与其他三个不同的是()。
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向量x=[1,2,3,4,-9,0]的L1范数是()。
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神经网络的拓扑结构可以分为()。
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假设A和B都是n阶矩阵,在A、B均可逆的情况下,矩阵AB与BA的特征值有可能不同。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-d648-c021-5dd340f2242a.html
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Adaboost就是从()出发反复训练,在其中不断调整数据权重或者是概率分布。
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电力专用纵向加密认证装置是嵌入式设备,主要模块包括非Intel指令CPU、千/百兆网络接口、双电源模块、()等等
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-2020-c021-5dd340f2241d.html
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若神经元的激活函数不是处处可导的, 将无法进行反向传播。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-b2fe-d648-c021-5dd340f2242c.html
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Nave Bayes(朴素贝叶斯)是一种特殊的Bayes分类器,特征变量是X,类别标签是C,它的一个假定是( )
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e5d0-a626-4348-c021-5dd340f22417.html
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判断题
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连接主义派是由生物演化途径产生,连接主义认为人工智能起源于控制论,提出智能取决于感知和行为,取决于对外界复杂环境的适应,而不是表示和推理。

答案:B

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关于归一化描述正确的是

A. 归一化可以预防过拟合

B. 归一化没有实质作用

C. 归一化将所有数据样本之缩放到0-1之间

D. 归一化是一种激活函数

解析:数据的标准化和归一化:数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。在某些比较和评价的指标中经常会用到,去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。其中最典型的就是数据归一化处理,既将数据统一映射到[0,1]区间上

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图计算中图数据往往是()和不规则的,在利用分布式框架进行图计算时,首先需要对图进行划分,将负载分配到各个节点上

A. 结构化

B. 非结构化

C. 对称化

D. 规则化

解析:图计算中图数据往往是非结构化和不规则的,在利用分布式框架进行图计算时,首先需要对图进行划分,将负载分配到各个节点上

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以下四个人工智能的应用领域中,与其他三个不同的是()。

A. 图像识别与分类

B. 医学影像分析

C. 语音识别

D. 人脸识别与情感计算

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向量x=[1,2,3,4,-9,0]的L1范数是()。

A. 1

B. 19

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D. sqrt(11)

解析:L1范数是指向量中各个元素绝对值之和

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神经网络的拓扑结构可以分为()。

A. 前向型

B. 反馈型

C. 自组织竞争型

D. 随机型

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假设A和B都是n阶矩阵,在A、B均可逆的情况下,矩阵AB与BA的特征值有可能不同。

解析:因为A可逆,所以 A^-1(AB)A = BA,所以 AB 与 BA 相似,因此 AB与BA有相同的特征值

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Adaboost就是从()出发反复训练,在其中不断调整数据权重或者是概率分布。

A. 弱分类器

B. 强分类器

C. 多个分类器

D. 单个分类器

解析:Adaboost就是从弱分类器出发反复训练,在其中不断调整数据权重或者是概率分布。

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电力专用纵向加密认证装置是嵌入式设备,主要模块包括非Intel指令CPU、千/百兆网络接口、双电源模块、()等等

A. GPS芯片

B. GPRS芯片

C. 电力专用加密算法芯片

D. 天线

解析:电力专用纵向加密认证装置是嵌入式设备,主要模块包括非Intel指令CPU、千/百兆网络接口、双电源模块、电力专用加密算法芯片等等

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若神经元的激活函数不是处处可导的, 将无法进行反向传播。

解析:错, ReLU在0处不可导

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Nave Bayes(朴素贝叶斯)是一种特殊的Bayes分类器,特征变量是X,类别标签是C,它的一个假定是( )

A. 各类别的先验概率P(C)是相等的

B. 以0为均值,sqr(2)/2为标准差的正态分布

C. 特征变量X的各个维度是类别条件独立随机变量

D. P(X|C)是高斯分布

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