答案：B
解析：现在，深度学习虽然超越了机器学习模型的神经科学观点，也可以应用于那些并非受神经科学启发的机器学习框架。
答案：B
解析：现在，深度学习虽然超越了机器学习模型的神经科学观点，也可以应用于那些并非受神经科学启发的机器学习框架。
A. 多分枝结构
B. 残差连接
C. Batch Normalization
D. Sigmoid激活函数
A. 发明新的概念和关系
B. 发现更多的规则
C. 缓解过拟合的风险
D. 将复杂的逻辑规则与背景知识联系起来化繁为简
解析：见算法解析
A. RepeatedKFold
B. StratifiedKFold
C. LeavePOut
D. GroupKFold
A. 文本识别
B. 机器翻译
C. 文本分类
D. 问答系统
解析：机器翻译，有时简称为MT(不要与计算机辅助翻译,机助人译（MAHT)或交互式翻译 混淆)，是计算语言学的一个子领域，它研究如何使用软件将文本或语音从一种语言翻译到另一种语言。
A. 基本模型之间相关性高。
B. 基本模型之间相关性低。
C. 集成方法均使用加权平均代替投票方法。
D. 基本模型都来自于同一算法。
A. 默认推理
B. 归结推理
C. 演绎推理
D. 单调推理
解析：从全称判断推导出特称判断或单称判断的过程，即由一般性知识推出适合于某一具体情况的结论的推理是演绎推理
A. 感知
B. 理解
C. 决策
D. 证明
A. SVM
B. DBSCAN
C. FP-growth
D. 决策树
A. 决策树分析
B. KNN分类
C. K-Mean分析方法
D. 线性相关分析
A. 卷积层
B. 全连接层
C. 池化层
D. 以上都不是
解析：在卷积神经网络中，全连接层要求输入尺寸必须固定
