高层的特征是低层特征的组合，从低层到高层的特征表达越来越（），也即越来越能表现语义或者意图。

A. 信息$;$数据$;$知识$;$智慧

A. pytorch$;$numpy$;$pyecharts$;$json

A. 洞见与行动$;$实施指南$;$桌面应用$;$预料库

A. 可以提高特征关联性$;$可以减轻维数灾难问题$;$可以降低学习任务的难度$;$特征选择和降维具有相似的动机

A. 完整性检验$;$缺失值检验$;$一致性检验$;$冗余性检验

A. 点
$;$线
$;$平面
$;$超平面

A. 循环神经网络可以根据时间轴展开$;$LSTM 无法解决梯度消失的问题$;$LSTM 也是一种循环神经网络$;$循环神经网络可以简写为 RNN

A. y = tanh(x)$;$y = sin(x)$;$y = max(x,0)$;$y = 2x

A. 循环神经网络RNN$;$ LeNet-5网络$;$ 长短期记忆网络LSTM$;$ 门控循环单元GRU

A. 正确$;$错误