交叉熵就是用来判定实际的输出与期望的输出的接近程度，交叉熵越大说明两者之间越接近。

A. LSTM$;$卷积神经网络$;$循环神经网络$;$GRU

A.
5秒$;$6秒$;$7秒$;$8秒

A. 环境（Environment）$;$状态（State）$;$动作（Action）$;$奖励（Reward）

A. 基本模型之间相关性高。
$;$ 基本模型之间相关性低。
$;$ 集成方法均使用加权平均代替投票方法。
$;$ 基本模型都来自于同一算法。

A. 正确$;$错误

A. 变量
$;$常量
$;$张量数据结构
$;$计算图算法语言

A. 网络结构过于复杂$;$DNN根本不能处理图像问题$;$内存、计算量巨大、训练困难$;$神经元数量下降，所以精度下降

A. str.lstrip(‘char’) $;$str.strip(char) $;$str.rstrip(‘char’) $;$str.rstrip(char)

A. GMM$;$Xgboost$;$聚类$;$关联规则