答案：A
解析：深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本等。正确
答案：A
解析：深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本等。正确
A. 从数据点中随机选择数量与簇的数量相同的数据点，作为这些簇的重心
B. 计算数据点与各重心之间的距离，并将最近的重心所在的簇作为该数据点所属的簇
C. 计算每个簇的数据点到重心距离的平均值，并将其作为新的重心
D. 重复步骤2与步骤3，继续计算，直到所有数据点不改变所属的簇，或达到计算最大次数
A. int
B. char
C. float
D. struct
A.
5秒
B. 6秒
C. 7秒
D. 8秒
解析：如果本次任务大于了GPU最多一次执行的任务数3，那么就得将这次任务交给下一次的任务处理，前三组任务都没有遗留，第四组任务剩余了4-3=1个任务没处理，第五组任务剩余了1+5-3=3个任务没处理，这3个任务需第6秒处理完成。
A. 增加神经网络层数, 可能会增加测试数据集的分类错误率
B. 减少神经网络层数, 总是能减小测试数据集的分类错误率
C. 增加神经网络层数, 总是能减小训练数据集的分类错误率
D. 1、2都对
A.
明斯基
B. 图灵
C. 麦卡锡
D. 冯诺依曼
解析：艾伦·麦席森·图灵，英国数学家、逻辑学家，被称为计算机科学之父，人工智能之父。
A. 业务需求边界的确认十分关键
B. 特征工程阶段结束后就不需要再进行数据处理了
C. 应该根据实际情况选择合适的算法
D. 模型效果不好需要从多个环节进行综合考察迭代
A. 梯度下降算法就是不断的更新w和b的值
B. 梯度下降算法就是不断的更新w和b的导数值
C. 梯度下降算法就是不断寻找损失函数的最大值
D. 梯度下降算法就是不断更新学习率
解析：梯度下降算法就是不断的更新w和b的值
A. 缺失值
B. 噪声值
C. 不一致、不完整值
D. 以上都是
