A、知识融合
B、本体构建
C、知识抽取
D、知识存储
答案:ABCD
A、知识融合
B、本体构建
C、知识抽取
D、知识存储
答案:ABCD
A. 机器学习
B. 强化学习
C. 深度学习
D. 监督学习
A. 内部抗干扰措施:对输入采样值抗干扰纠错
B. 机体屏蔽:各设备机壳用铁质材料,必要时采用双层屏蔽
C. 开关量的输入采用光电隔离
D. 通道干扰处理:采用抗干扰能力强的传输通道及介质
A. 完整性检验
B. 缺失值检验
C. 一致性检验
D. 冗余性检验
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. 低维嵌入
B. 核化线性降维
C. 主成分分析
D. k近邻学习
A. 软间隔
B. 硬间隔
C. 核函数
D. 以上选项均不正确
解析:对于线性不可分的数据,支持向量机的解决方式是核函数
解析:见函数库
A. 局部连接
B. 权值共享
C. 空间或时间上的下采样
D. 不定长输入
解析:不定长输入数据特征为RNN循环神经网络特征