A、聚类的簇个数会由模型自动给出
B、可以使用多组随机的初始中心点进行计算
C、聚类前应当进行维度分析
D、聚类前应当进行数据标准化
答案：A
解析：聚类的簇个数由人为确定。
A、聚类的簇个数会由模型自动给出
B、可以使用多组随机的初始中心点进行计算
C、聚类前应当进行维度分析
D、聚类前应当进行数据标准化
答案：A
解析：聚类的簇个数由人为确定。
A. －10
B. －71
C. －15
A. 单隐层前馈神经网络
B. 隐层神经元激活函数为径向基函数
C. 输出层是对隐层神经元输出的非线性组合
D. 可利用BP算法来进行参数优化
解析：输出层则是对隐层神经元输出的线性组合
解析：torch.Tensor()是python类，torch.tensor()是python函数
A. 聚类是一种非监督式学习
B. 聚类是一种监督式学习
C. 使用的数据不需要包含类别卷标
D. 使用的数据需要包含类别卷标
A. 卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、卷积层、激活层、池化层和全连接层组成。
B. 卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、激活层、卷积层、池化层和全连接层组成。
C. 卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、卷积层、池化层、激活层和全连接层组成。
D. 卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、池化层、卷积层、激活层和全连接层组成。
解析：卷积神经网络的层次结构依次是由输入层、卷积层、激活层、池化层和全连接层组成。
解析：处理时序数据的神经网络是循环神经网络，错误
A. 提供更好的分类
B. 减少参数量，实现任意大小的输入
C. 加速模型收敛
D. 增加网络深度
解析：GooLeNet中使用较多小tricks，其中全局平局池化GAP就是一个，使用GAP的优点是减少参数量，实现任意大小的输入
A. 复杂性和明确性
B. 进化和相对性
C. 客观性和依附性
D. 可重用性和共享性
A. 手工标注
B. 自动化标注
C. 半自动化标注
D. 半手工标注
