A、损失函数值尽可能大
B、损失函数值尽可能小
C、损失函数方差值尽可能大
D、损失函数方差值尽可能小
答案：B
A、损失函数值尽可能大
B、损失函数值尽可能小
C、损失函数方差值尽可能大
D、损失函数方差值尽可能小
答案：B
解析：人工智能开源学习框架实现了基础算法的模块化封装，所以应用开发
人员完全需要关注底层实现细节。
A. 优化函数
B. 损失函数
C. 梯度下降
D. 反向传播
解析：损失函数用来衡量神经网络的计算模型对样本的预测值与真实值之间的误差
A. 封装
B. 继承
C. 多态
D. 独立
解析：见算法解析
A. 循环神经网络
B. 感知机
C. 多层感知机
D. 卷积神经网络
A. GAN
B. LSTM
C. CNN
D. GRU
解析：2018年“全球十大突破性技术”，对抗性神经网络简称为GAN
A. 理论
B. 知识
C. 推理
D. 智能
解析：二十世纪五十年代到七十年代初，人工智能处于推理期。
A. 计算量大
B. 数据量大
C. 效率要求高
D. web爬虫
A. 曲面
B. 平面
C. 超平面
D. 超曲面
A. 正态分布
B. 指数分布
C. 均匀分布
D. 二项分布
解析：二项分布是一种具有广泛用途的离散型随机变量的概率分布,它是由贝努里始创的,所以又叫贝努里分布
A. 小于1/2
B. 等于 1/2
C. 大于 1/2
D. 无法确定
解析：解：∵抛掷一枚质地均匀的硬币是随机事件，正面朝上的概率是
∴抛掷第100次正面朝上的概率是
故答案选：B
