A、sigmoid
$;$tanh
$;$relu
答案：ABC
A、sigmoid
$;$tanh
$;$relu
答案：ABC
解析：基础概念
A. paddle.nn.Linear
B. paddle.nn.Conv2D
C. paddle.nn.MaxPool2D
D. paddle.nn.ReLU
解析：应使用线性层paddle.nn.linear作为全连接层
解析：过拟合的解决方法有：正则化，调节参数，交叉验证，选择合适的训练集和测试集百分比等。
解析：k均值聚类算法是一种迭代求解的聚类分析算法，聚类技术被称为无监督学习。
A. 神经网络会收敛
B. 不好说
C. 都不对
D. 神经网络不会收敛
A. 回归曲线
B. 散点图
C. 分布图
D. 线性关系
解析：错误
解析：Geoffrey Hinton，被称为“神经网络之父”、“深度学习鼻祖”，他曾获得爱丁堡大学人工智能的博士学位，并且为多伦多大学的特聘教授
A. 权重
B. 分布
C. 概率
D. 数量
解析：Boosting的本质实际上是一个加法模型，通过改变训练样本权重学习多个分类器并进行一些线性组合
解析：正确
