知识融合是对不同专业、不同结构的知识进行融合，从而对已有的知识图谱进行补充、更新和去重

A. 单隐层前馈神经网络；

B. 隐层神经元激活函数为径向基函数；

C. 输出层是对隐层神经元输出的非线性组合；

D. 可利用BP算法来进行参数优化；

A. KNN

B. Logisti Regression

C. k-means

D. SVM

A. 深度神经网络

B. 费米神经网络

C. 卷积神经网络

D. 循环神经网络

A. L1 正则化可以做特征选择

B. L1 和 L2 正则化均可做特征选择

C. L2 正则化可以做特征选择

D. L1 和 L2 正则化均不可做特征选择

A. 使用卷积解决了全连接层的不足之处

B. 卷积和池化层组合使用，逐层级的提取图像特征

C. 在网络的最后使用全两层连接作为输出

D. 在网络的最后使用全两层连接作为输入

A. 神经元

B. 阈值 

C. 兴奋  

D. 节点

A. &

B. *

C. #

D. //