大数据是用来描述在我们网络的、数字的、遍布传感器的、信息驱动的世界中呈现出的数据泛滥的常用词语。大量数据资源为解决以前不可能解决的问题带来了可能性。

A. 感知器

B. 卷积神经网络

C. 全连接神经网络

D. 循环神经网络

A. 池化层

B. 激活函数

C. 卷积层

D. 归一化层

A. 两层

B. 三层

C. 一层

D. 四层

A. 语言识别

B. 图像识别

C. 自然语言处理

D. 专家系统

A. 降低学习率，减少迭代次数

B.
降低学习率，增加迭代次数

C.
提高学习率，增加迭代次数

D.
增加学习率，减少迭代次数

A. KNN分类

B. 逻辑回归

C. DBSCAN

D. 决策树

A. 网络结构过于复杂

B. DNN根本不能处理图像问题

C. 内存、计算量巨大、训练困难

D. 神经元数量下降，所以精度下降

A. 2016

B. 2017

C. 2018

D. 2019

A. 数据管理

B. 数据分析

C. 数据治理

D. 数据规划