A、Boosting
B、Bagging
C、Stacking
D、Mapping
答案：B
A、Boosting
B、Bagging
C、Stacking
D、Mapping
答案：B
解析：现在，深度学习虽然超越了机器学习模型的神经科学观点，也可以应用于那些并非受神经科学启发的机器学习框架。
A. 完形填空
B. 多项选择
C. 片段抽取
D. 自由回答
解析：见算法解析
A. 池化层
B. 激活函数
C. 卷积层
D. 归一化层
解析：二维卷积层（convolution2d layer），根据输入、卷积核、步长（stride）、填充（padding）、空洞大小（dilations）一组参数计算输出特征层大小。
A. sigmoid
$;$tanh
$;$relu
A. 推理数据集
B. 训练数据集
C. 验证数据集
D. 测试数据集
解析：主要应用
A. 过滤式
B. 包裹式
C. 嵌入式
D. 指定式
A. 数学和生理学
B. 心理学和生理学
C. 语言学
D. 综合性的交叉学科和边缘学科
解析：人工智能是一门综合性的交叉学科和边缘学科
A. 云计算平台（调控云）
B. 调度数据网平台
C. 调度管理系统
D. 能量管理系统
