A、预测结果与样本标签之间的误差
B、各个输入样本的平方差之和
C、各个网络权重的平方差之和
D、都不对
答案：A
A、预测结果与样本标签之间的误差
B、各个输入样本的平方差之和
C、各个网络权重的平方差之和
D、都不对
答案：A
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
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. 逻辑
B. 数据
C. 算力
D. 算法
解析：主要应用
A. 频繁模式挖掘
B. 分类和预测
C. 数据预处理
D. 数据流挖掘
A. 可以存储许多相关(激励，响应)模式对
B. 以分布、稳健的方式存储信息
C. 即使输入激励模式完全失真时，仍然可以产生正确的响应模式
D. 可在原存储中加入新的存储模式
解析：见算法解析
A. 最优
B. 一般
C. 满意
D. 最坏
A. Mini-Batch 为偶数的时候，梯度下降算法训练的更快
B. Mini-Batch 设为2的幂，是为了符合 CPU、GPU 的内存要求，利于并行化处理
C. 不使用偶数时，损失函数是不稳定的
D. 以上说法都不对
A. 机器开始像人类一样能理解、思考与决策
B. 机器开始像人类一样会计算，传递信息
C. 机器开始看懂和听懂，做出判断，采取一些简单行动
解析：错误
A. abc2
B. abcabc
C. abcc
D. ababcc
