答案：A
答案：A
A. L1/L2正则化
B. dropout
C. dataargumentation
D. earlystop
解析：见算法解析
A. 自动驾驶
B. 人脸识别
C. 语音识别
D. 机器自动化
解析：主要应用
A. 图像应用
B. 视频应用
C. 语音应用
D. 文本应用
解析：主要应用
A. 输入层和输出层之间仅包含一个中间层
B. 输入层和输出层之间可能包含多个中间层
C. 激活函数允许隐藏结点和输出结点的输出值与输入参数呈现线性关系
D. 激活函数允许隐藏结点和输出结点的输出值与输入参数呈现非线性关系
解析：见算法解析
A. 增益系数
B. 信息增益
C. 增益率
D. 基尼系数
A. 留出法
B. 交叉验证法
C. 自助法
D. 调参与最终模型
A. 输入门
B. 记忆门
C. 忘记门
D. 输出门
解析：长短期记忆LSTM 具有与循环神经网络相似的控制流，两者的区别在于LSTM中增加了 忘记门导致单元内的处理过程不同。
A. 中剪枝
B. 前剪枝
C. 先剪枝
D. 后剪枝
A. 若X与Y相互独立，则X与Y不相关
B. 若X与Y相关，则X与Y不相互独立
C. 若E(XY)
=E(X)E(Y)，则X与Y相互独立
D. 若f(x,y)=fX(x)fY(y)，则X与Y不相关
解析：独立是不相关的充分但不必要条件；E(XY)=E(X)E(Y)只能推出X与Y不相关，即二者没有线性关系（但可能有其他关系），不能代表X与Y相互独立
A. 是一种监督学习策略；
B. 每个时刻只有一个竞争获胜的神经元被激活；
C. 其他神经元的状态被抑制；
D. ART网络通过竞争型学习算法寻优；
解析：见算法解析
