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随便搞的题库做做
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随便搞的题库做做
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用多个小卷积核串联可以有大卷积核同样的能力,2个3*3卷积核可以代替一个7*7卷积核,参数更少;

答案:B

随便搞的题库做做
Kmean模型能自动生成K个聚类中心
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-b770-c07f-52a228da601d.html
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()是利用样本的实际资料计算统计量的取值,并以引来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信作为决策取舍依据的一种统计分析方法
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd2-00b0-c07f-52a228da6029.html
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联想存储的特点是() 
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0590-c07f-52a228da6015.html
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符号学派的不足是难以构建完备的知识规则库
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-f8e0-c07f-52a228da6014.html
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以下CNN模型中,最早识别手写数字的是
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tensorflow中常见的张量类型是()
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-e180-c07f-52a228da6019.html
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要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识和技能,实现自我完善,这门研究分支学科是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f46a-5028-c07f-52a228da6007.html
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以下关于回归算法描述中不正确的是
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6238-c07f-52a228da6004.html
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若要识别电力表计(如变压器油位表),一般情况选择()网络。
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不利用与问题有关的求解知识,按照某种固定的方法扩展节点的搜索方法,称为启发式搜索方法。(F)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-ee20-c07f-52a228da600b.html
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随便搞的题库做做

用多个小卷积核串联可以有大卷积核同样的能力,2个3*3卷积核可以代替一个7*7卷积核,参数更少;

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Kmean模型能自动生成K个聚类中心
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-b770-c07f-52a228da601d.html
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()是利用样本的实际资料计算统计量的取值,并以引来检验事先对总体某些数量特征的假设是否可信作为决策取舍依据的一种统计分析方法

A. 假设检验$;$逻辑分析$;$方差分析$;$回归分析

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd2-00b0-c07f-52a228da6029.html
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联想存储的特点是() 

A. 可以存储许多相关(激励,响应)模式对$;$以分布、稳健的方式存储信息$;$即使输入激励模式完全失真时,仍然可以产生正确的响应模式$;$可在原存储中加入新的存储模式

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-0590-c07f-52a228da6015.html
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符号学派的不足是难以构建完备的知识规则库
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-f8e0-c07f-52a228da6014.html
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以下CNN模型中,最早识别手写数字的是

A. LeNet-5$;$AlexNet$;$ResNet50$;$ResNet152

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-ad68-c07f-52a228da600e.html
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tensorflow中常见的张量类型是()

A. 变量
$;$常量
$;$张量数据结构
$;$计算图算法语言

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eea4-e180-c07f-52a228da6019.html
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要想让机器具有智能,必须让机器具有知识。因此,在人工智能中有一个研究领域,主要研究计算机如何自动获取知识和技能,实现自我完善,这门研究分支学科是

A. 专家系统$;$机器学习$;$神经网络$;$模式识别

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f46a-5028-c07f-52a228da6007.html
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以下关于回归算法描述中不正确的是

A. 最小二乘法可以求解线性回归问题$;$梯度下降法可以求解线性回归问题$;$利用最小二乘法求解线性回归问题可能会出现局部最优解$;$学习率是梯度下降法的重要参数

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-f894-6238-c07f-52a228da6004.html
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若要识别电力表计(如变压器油位表),一般情况选择()网络。

A. LeNet
$;$AlexNet
$;$LSTM
$;$RNN

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-99e0-c07f-52a228da601b.html
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不利用与问题有关的求解知识,按照某种固定的方法扩展节点的搜索方法,称为启发式搜索方法。(F)
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-ee20-c07f-52a228da600b.html
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