答案：A
答案：A
A. 结构属性
B. 冗余属性
C. 模式属性
D. 集成属性
解析：防止过拟合
A. 复合技术
B. 专项技术
C. 群体技术&;&集成技术
A. 属于结构自适应网络，网络结构也是其优化目标
B. 主要成分为级联、相关、归约
C. 无需设置网络层数、隐层神经元数目
D. 训练速度快，但数据较小时容易陷入过拟合
解析：级联相关网络有两个主要成分“级联”和“相关”级联是指建立层次连接的层级结构，在开始训练时，网络只有输入层和输出层，处于最小拓扑结构;随着训练的进行，新的隐层神经元逐渐加入，从而创建起层级结构，当新的隐层神经元加入时，其输入端连接权值是冻结固定的相关是指通过最大化新神经元的输出与网络误差之间的相关性来训练相关的参数
A. 标准差
B. 极差
C. 方差
D. 极小值
A. bert分类效果优于word2vec
B. word2vec分类效果优于bert
C. 效果一致
D. 以上选项均不正确
解析：在数据量大的情况下，对于相同的文本分类任务，bert分类效果优于word2vec
A. 自动识别
B. 机器学习
C. 模式识别
D. 算法辅助
A. 卷积层
B. 池化层
C. 全连接层
D. 输入层
解析：见算法解析
A. 实现数据与平台垄断
B. 实现人工智能系统的数据安全
C. 避免数据与平台垄断
D. 建立合理的数据与服务撤销机制
解析：基础概念
