答案：A
答案：A
A. 情感分析
B. 问答系统
C. 机器翻译
D. 所有选项
A. 循环神经网络
B. 卷积神经网络
C. 朴素贝叶斯
D. 深度残差网络
解析：LSTM是一个非常经典的面向序列的模型，可以对自然语言句子或是其他时序信号进行建模，是一种循环神经网络。
A. action
B. reward
C. state
D. agent
解析：见算法解析
A. 词语消歧
B. 词性标注
C. 未登录词识别
D. 槽位填充
A. 前馈型
B. 卷积
C. 循环
D. 全连接
解析：基础概念理解
A. 模型对训练集拟合程度高，对测试集拟合程度高
B. 模型对训练集拟合程度高，对测试集拟合程度低
C. 模型对训练集拟合程度低，对测试集拟合程度高
D. 模型对训练集拟合程度低，对测试集拟合程度低
解析：卷积核的大小是一个超参数(hyperparameter)，也就意味着改变它既有可能提高亦有可能降低模型的表现。
A. 花括号
B. 小括号
C. 引号
D. 缩进
解析：在代码前放置空格来缩进语句即可创建语句块，语句块中每行必须是同样的缩进量。
A. SVM分类
B. 使用Selective Search输出候选框
C. 使用MLP进行分类与回归预测
D. 使用ROIpooling
