答案:A
答案:A
A. 两性繁衍突变进化$;$适者生存突变进化$;$适者生存两性繁衍进化$;$适者生存两性繁衍突变
A. 传统的基于规则的方法,其中的规律可以人工显性的明确出来$;$传统基于规则的方法使用显性编程来解决问题$;$机器学习中模型的映射关系是自动学习的$;$机器学习所中模型的映射关系必须是隐性的
A. 负梯度方向是使函数值下降最快的方向$;$当目标函数是凸函数时,梯度下降法的解是全局最优解$;$梯度下降法比牛顿发收敛速度快$;$梯度下降法需要确定合适的迭代步长
A. 语音识别$;$数据训练$;$推理计算$;$样本管理
A. 扩展现实技术$;$区块链技术$;$数字孪生技术$;$云计算
A. 是的,这说明这个模型的范化能力已经足以支持新的数据集合了$;$不对,依然后其他因素模型没有考虑到,比如噪音数据
A. 序列数据的输入和输出通常是不固定的,有的序列长,有的序列短$;$全连接网络的根本不能处理任何序列数据$;$全连接网络的层次太深导致梯度消失,所以不能处理序列问题$;$命名实体识别问题是一个无法解决的问题,全连接网络也不能解决这个问题