答案：A
解析：正确
解析：AI 芯片按技术架构分类可分为GPU（Graphics Processing Unit，图形处理单元）、半定制化的 FPGA、全定制化 ASIC和神经拟态芯片等。
A. 朴素贝叶斯
B. 支持向量机
C. 以上都不是
D. nan
A. 机器学习模型的精准度越高，则模型的性能越好
B. 增加模型的复杂度，总能减小测试样本误差
C. 增加模型的复杂度，总能减小训练样本误差
D. 以上说法都不对
A. 分类
B. 聚类
C. 概率
D. 信息熵
A. 增加训练集量
B. 减少神经网络隐藏层节点数
C. 删除稀疏的特征
D. SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核
解析：SVM算法中使用高斯核/RBF核代替线性核容易引起机器学习中的过拟合问题
A. 深度学习是机器学习的一个分支
B. 深度学习与机器学习是互相包含的关系
C. 深度学习与机器学习同属于人工智能但相互之间没有关系
D. 以上都不对
A. 文本到文本的生成
B. 意义到文本的生成
C. 数据到文本的生成
D. 图像到文本的生成
A. 多分枝结构
B. 残差连接
C. BatchNormalization
D. Sigmoid激活函数
解析：见算法解析
A. 翻转
B. 缩放
C. 改变色温
D. 亮度
