A、增加参数数量
B、减少参数数量
C、在开始时将学习率降低10倍
D、改变几个时期的学习率
答案：D
A、增加参数数量
B、减少参数数量
C、在开始时将学习率降低10倍
D、改变几个时期的学习率
答案：D
A. 单向性
B. 无残留
C. 易于实现
D. 双向性
解析：计算机视觉系统，主要解决的是物体识别、物体形状和方位确认以及物体运动判断这三个问题，让机器代替人眼处理问题。
A. SIFT
B. HOG
C. SVM
D. Adaboost
解析：见算法解析
A. 一致性
B. 有效性
C. 真实性
D. 无偏性
A. 轨迹跟踪
B. 决策树
C. 数据挖掘
D. K近邻算法
解析：轨迹跟踪又称为前轮反馈控制法（Front wheel feedback)，核心在于基于前轮中心的路径跟踪偏差量对方向盘转向控制量进行计算。决策树算法是一种逼近离散函数值的方法，它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。K近邻算法，即是给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例， 这K个实例的多数属于某个类，就把该输入实例分类到这个类中。符合题意的为B项决策树。答案选B
A. 查看一句话成为一句“人话”的概率
B. 查看一句话是英语的概率
C. 查看一句话是汉语的概率
D. 查看一句话是否是完整的
解析：语言模型的作用是查看一句话成为一句“人话”的概率
A. def someFunction():
B. function someFunction()
C. def someFunction()
D. function someFunction():
A. 2020年与世界先进水平同步
B. 2025年与世界先进水平同步
C. 2025年部分达到世界领先水平
D. 2030年总体达到世界领先水平
解析：基础概念
A. 模型库
B. 中间库
C. 样本库
D. 训练运行平台
解析：主要应用
A. 维特比算法
B. Baum-Welch算法
C. 前向-后向算法
D. 拟牛顿法
解析：A是教材原文；B是EM算法，可用于求解隐马尔可夫模型，C和D用于求解条件随机场，而隐马尔可夫模型可以写成条件随机场的形式。
