A、卷积神经网络
B、循环神经网络
C、深层神经网络
D、浅层神经网络
答案：B
解析：循环神经网络具有记忆性、参数共享并且图灵完备，因此在对序列的非线性特征进行学习时具有一定优势 。循环神经网络在自然语言处理（，例如语音识别、语言建模、机器翻译等领域有应用，也被用于各类时间序列预报
A、卷积神经网络
B、循环神经网络
C、深层神经网络
D、浅层神经网络
答案：B
解析：循环神经网络具有记忆性、参数共享并且图灵完备，因此在对序列的非线性特征进行学习时具有一定优势 。循环神经网络在自然语言处理（，例如语音识别、语言建模、机器翻译等领域有应用，也被用于各类时间序列预报
A. 输入层
B. 卷积层
C. 隐含层
D. 输出层
解析：见算法解析
A. 解决了梯度消失、爆炸的问题
B. 输出不是以0为中心
C. 计算方便，计算速度快，求导方便
D. 加速网络训练
解析：见算法解析
A. Automatic Intelligence
B. Artificial Intelligence
C. Automatic Information
D. Artificial Information
解析：Automatic Intelligence 为自动智能Artificial Intelligence为人工智能Automatic Information为自动信息Artificial Information为人工信息
A. 电网模拟仿真器
B. 新能源发电预测/母线复合预测
C. 多能互补的发用电平衡
D. 异常事件/故障下的辅助决策模型
解析：主要应用
A. 2018
B. 2019
C. 2020
D. 2021
A. 反向传播只能在前馈神经网络中运用
B. 反向传播可以结合梯度下降算法更新网络权重
C. 反向传播会经过激活函数
D. 反向传播指的是误差通过网络反向传播
A. 有监督学习
B. 无监督学习
C. 强化学习
D. 深度学习
解析：无监督学习和强化学习不需要标注
解析：错误
解析：正确
A. 调整兰德系数
B. 轮廓系数
C. 基尼系数
D. Jaccard系数
