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通过池化操作，必须保证特征损失不能太大。

答案：A

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线性回归在 3 维以上的维度中拟合面是?
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-d6b0-c07f-52a228da6020.html
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对于一个分类任务，如果开始时神经网络的权重不是随机赋值的，而是都设成0，下面哪个叙述是正确的？
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-caf8-c07f-52a228da6030.html
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人工智能是指能够像人一样进行感知、认知、决策和执行的人工程序或系统。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-eb78-abb8-c07f-52a228da6014.html
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如果我们用了一个过大的学习速率会发生什么？（）
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量子机器学习能有效增强传统机器学习算法的性能，量子比特可同时具有0、1及其（）。
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“大数据”一词，最早出现于20世纪90年代，当时的数据仓库之父比尔·恩门经常提及BigData。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-dbd1-f8e0-c07f-52a228da6035.html
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早期的机器就拥有了逻辑推理能力，已经能够实现人工智能了。
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YOLOv3在coco数据集上聚类了（）个矛框？
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支持向量机SVM 属于深度学习网络
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59c-d2c8-c07f-52a228da6039.html
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专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用。
https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e31f-a598-c07f-52a228da6004.html
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通过池化操作，必须保证特征损失不能太大。

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线性回归在 3 维以上的维度中拟合面是?

A. 曲面$;$平面$;$超平面$;$超曲面

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对于一个分类任务，如果开始时神经网络的权重不是随机赋值的，而是都设成0，下面哪个叙述是正确的？

A. 其他选项都不对$;$没啥问题，神经网络会正常开始训练$;$神经网络可以训练，但是所有的神经元最后都会变成识别同样的东西$;$神经网络不会开始训练，因为没有梯度改变

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如果我们用了一个过大的学习速率会发生什么？（）

A. 神经网络会收敛
$;$不好说
$;$都不对
$;$神经网络不会收敛

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量子机器学习能有效增强传统机器学习算法的性能，量子比特可同时具有0、1及其（）。

A. 非线性叠加态$;$线性叠加态$;$非线性暂态$;$线性暂态

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“大数据”一词，最早出现于20世纪90年代，当时的数据仓库之父比尔·恩门经常提及BigData。
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早期的机器就拥有了逻辑推理能力，已经能够实现人工智能了。
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YOLOv3在coco数据集上聚类了（）个矛框？

A. 3$;$9$;$80$;$nan

https://www.shititong.cn/cha-kan/shiti/0005e939-e59d-01a8-c07f-52a228da6020.html
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专家系统模拟人类专家的知识和经验解决特定领域的问题，实现了人工智能从理论研究走向实际应用。
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