（）的核心训练信号是图片的“可区分性”。模型需要区分两个输入是来自于同一图片的不同视角，还是来自完全不同的两张图片。

A. 与Adaboost相比，随机森林采用一个固定的概率分布来产生随机向量
$;$随着个体学习器数目的增加，随机森林通常会收敛到更低的泛化误差$;$与Adaboost相比，随机森林鲁棒性更好$;$随机森林的训练效率往往低于Bagging

A. p范数$;$0范数$;$1范数$;$2范数

A. 自学习功能$;$自动识别功能$;$高速寻找优化解的能力$;$联想存储功能

A. 正确$;$错误$;$nan$;$nan

A. 语音合成$;$本人录制$;$语音识别$;$词典查询

A. neg_mean_absolute_error，高$;$mean_absolute_error，高$;$mean_absolute_error，低$;$neg_mean_absolute_error，低

A. 单隐层前馈神经网络；$;$隐层神经元激活函数为径向基函数；$;$输出层是对隐层神经元输出的非线性组合；$;$可利用BP算法来进行参数优化；

A. 数据预处理$;$异常记录$;$规律寻找$;$知识表示