A、循环神经网络可以根据时间轴展开
B、LSTM 无法解决梯度消失的问题
C、LSTM 也是一种循环神经网络
D、循环神经网络可以简写为 RNN
答案：B
A、循环神经网络可以根据时间轴展开
B、LSTM 无法解决梯度消失的问题
C、LSTM 也是一种循环神经网络
D、循环神经网络可以简写为 RNN
答案：B
A. XGBoost
B. Random Forest
C. SVM
D. Fp-Growth
A. 缺失值
B. 噪声
C. 错误
D. 虚假数据
A. 计算机理解的深度
B. 中间神经元网络的层次很多
C. 计算机的求解更加精准
D. 计算机对问题的处理更加灵活
解析：深度学习中的“深度”是指中间神经元网络的层次很多
解析：智能传感器（intelligent sensor）是具有信息处理功能的传感器。智能传感器带有微处理机，具有采集、处理、交换信息的能力，是传感器集成化与微处理机相结合的产物。
A. 变形
B. 预处理
C. 特征提取
D. 扭曲
A. 空洞卷积
B. 黑洞卷积
C. 细节卷积
D. 返向卷积
解析：见算法解析
A. 新一代人工智能发展规划
B. 国家制造创新
C. “1438”战略
D. 12320工业互联
解析：产品功能
A. 0.5
B. n/(2n+1)
C. (n-1)/(2n+1)
D. (n+1)/(2n+1)
解析：正面多于反面的概率应与反面多于正面的概率一样，又因抛2n+1次硬币，故正反面次数不可能一样，故二者概率均为0.5（亦可根据伯努利分布求解）
A. 自然语言处理
B. 控制系统
C. 计算机视觉
D. 语音识别
