A、卷积滤波矩阵中的参数
B、全连接层的链接权重
C、激活函数中的参数
D、模型的隐藏层数目
答案：D
A、卷积滤波矩阵中的参数
B、全连接层的链接权重
C、激活函数中的参数
D、模型的隐藏层数目
答案：D
A. 5/9
B. 1/3
C. 1/9
D. 3/8
解析：【解析】
分析：用黄球所占的份数除以所有份数的和即可求得是黄球的概率．
详解：∵红球、黄球、黑球的个数之比为5：3：1，
∴从布袋里任意摸出一个球是黄球的概率是 .
故选：B．
A. 卷积神经网络
B. 循环神经网络
C. word2vec
D. bert
A. 函数代码块以def关键词开头，后接函数标识符名称和圆括号()
B. 任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间，在无参数和自变量时可省去圆括号
C. 函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明
D. 函数内容以冒号起始，并且缩进。
A. 5
B. 6
C. 7
D. 8
解析：Python 3中有六个标准的数据类型：Numbers(数字)、String(字符串)、List(列表)、Tuple(元组)、Sets(集合)、Dictionaries(字典)
A. 贝叶斯
B. 珀尔
C. 马尔可夫
D. 切比雪夫
A. LeNet
B. AlexNet
C. GoogLeNet
D. ResNets
解析：ResNets（Residual Networks）残差网络；LeNet是最早的卷积神经网络结构，AlexNet首次在CNN中成功应用了ReLU、Dropout和LRN等技术，GoogLeNet加入Inception网络结构来搭建一个稀疏性、高计算性能的网络结构，后三种网络都没有用到残差网络结构
