A、t+1时刻状态取决于t时刻状态
B、t-1时刻状态取决于t+1时刻状态
C、t+2时刻状态取决于t时刻状态
D、t+1时刻状态和t时刻状态相互独立
答案：A
解析：马尔可夫链的同时定义了马尔可夫性质，该性质也被称为“无记忆性”，即t+1步的随机变量在给定第t步随机变量后与其余的随机变量条件独立
A、t+1时刻状态取决于t时刻状态
B、t-1时刻状态取决于t+1时刻状态
C、t+2时刻状态取决于t时刻状态
D、t+1时刻状态和t时刻状态相互独立
答案：A
解析：马尔可夫链的同时定义了马尔可夫性质，该性质也被称为“无记忆性”，即t+1步的随机变量在给定第t步随机变量后与其余的随机变量条件独立
A. 一般
B. 特殊
C. 连续
D. 重点
解析：见算法解析
A. 正定型
B. 齐次性
C. 三角不等式
D. 相容性
解析：高dropout率意味着更多神经元是激活的，所以这亦为之正则化更少
A. 人脸识别
B. 相册自动分类
C. 医学领域图像识别
D. 交通场景识别.E图像检索
A. 一种竞争学习型的无监督神经网络
B. 将高维输入数据映射到低维空间，保持输入数据在高维空间的拓扑结构
C. SMO寻优目标为每个输出神经元找到合适的权重
D. 输出层神经元以矩阵方式排列在二维空间
解析：SOM 的训练目标就是为每个输出层神经元找到合适的权向量，以达到保持拓扑结构的目的
A. TF-IDF
B. TextRank
C. SSA
D. LDA
解析：SSA（Salp Swarm Algorithm）是一种元启发式算法
A. 向量中的最大值
B. 向量中的最小值
C. 向量中最大幅值元素的绝对值
D. 向量中最小幅值元素的绝对值
解析：参考《深度学习》P35
A. Boosting
B. Stacking
C. Bagging
D. Marking
A. 样本输入顺序
B. 模式相似性测度
C. 聚类准则
D. 初始类中心的选取
