A、LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度消失或梯度爆炸的问题$;$CNN相比于全连接的优势之一是模型复杂度低，缓解过拟合$;$只要参数设置合理，深度学习的效果至少应优于随机算法$;$随机梯度下降法可以缓解网络训练过程中陷入鞍点的问题
答案：C
A、LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度消失或梯度爆炸的问题$;$CNN相比于全连接的优势之一是模型复杂度低，缓解过拟合$;$只要参数设置合理，深度学习的效果至少应优于随机算法$;$随机梯度下降法可以缓解网络训练过程中陷入鞍点的问题
答案：C
A. ER图$;$语言模型$;$面向对象模型$;$谓词模型
A. 机器$;$机器人$;$计算机$;$人
A.
所有的r-1阶子式都不为0$;$所有的r-1阶子式都为0$;$至少有一个r阶子式不为0$;$所有的r阶子式都不为0
A. 正则项$;$非线性$;$激活函数$;$特征变换
A. model.eval()可以在模型训练阶段使用$;$model.eval()只能在模型测试阶段使用$;$model.eval()在模型验证、模型测试阶段都可以使用$;$model.eval()在模型训练、模型验证、模型测试阶段都可以使用
A. 教育部$;$科技部$;$工业和信息化部$;$商务部
A. 卡方检验$;$信息增益$;$数据采样$;$期望交叉熵
A. 包括统计、优化、整合等$;$可以作图$;$专为科学和工程设计的python工具包$;$可以做积分、微分计算
A. 数据库即服务$;$虚拟服务$;$弹性计算$;$按需服务
