Transformer由且仅由（）和（）组成。只要计算资源够，可以通过堆叠多层Transformer来搭建复杂网络。

A. 搜索每个可能的权重和偏差组合，直到得到最佳值
$;$赋予一个初始值，然后检查跟最佳值的差值，不断迭代调整权重
$;$随机赋值，听天由命
$;$以上都不正确的

A. 卷积可视化解释$;$反向传播算法$;$非线性激活函数$;$深度神经网络

A. 29x29$;$27x27$;$28x28$;$30x30

A. 无偏性$;$一致的$;$有效的$;$随机性

A. LeNet$;$GoogleNet$;$Bi-LSTM$;$BERT

A. 卷积神经网络$;$递归神经网络$;$残差网络$;$xgboost 算法

A. 泊松分布$;$正态分布$;$伯努利分布$;$几何分布

A. 输入门、遗忘门$;$任意门、输入门$;$输出门、任意门$;$遗忘门、任意门