虽然机器学习在许多任务中取得了巨大的成功，但由于缺乏（），其表现和应用备受质疑，严重阻碍了机器学习在各个领域尤其是安全敏感领域的广泛落地。

A. LSTM$;$GRU$;$CNN$;$ResNet

A. r(A)>r(B)$;$r(A)=r(B)$;$r(A)

A. 模块的内聚程度要尽量高,且各模块间的耦合程度要尽量强$;$模块的内聚程度要尽量高,且各模块间的耦合程度要尽量弱$;$自模块的内聚程度要尽量低,且各模块间的耦合程度要尽量弱$;$模块的内聚程度要尽量低,且各模块间的耦合程度要尽量强

A. 是一种端到端学习的方法$;$是一种监督学习的方法$;$实现了非线性映射$;$隐藏层数目大小对学习性能影响不大

A. F6$;$Ctrl+Q$;$Ctrl+C$;$Ctrl+F6

A. JP聚类擅长处理噪声和离群点，并且能够处理不同大小、形状和密度的簇。$;$JP算法对高维数据效果良好，尤其擅长发现强相关对象的紧致簇。$;$JP聚类是基于SNN相似度的概念。$;$JP聚类的基本时间复杂度为O(m)。

A. 向量计算单元$;$标量计算单元$;$张量计算单元$;$矩阵计算单元