A、非线性叠加态
B、线性叠加态
C、非线性暂态
D、线性暂态
答案：B
解析：量子计算机基本信息单位是量子比特，可同时具有0、1及其线性叠加态
A、非线性叠加态
B、线性叠加态
C、非线性暂态
D、线性暂态
答案：B
解析：量子计算机基本信息单位是量子比特，可同时具有0、1及其线性叠加态
A. 不同的神经网络结构，层数与神经元数量正相关，层数越多，神经元数量越多
B. 网络结构的层次越深，其学习特征越多，10层的结构要优于5层结构
C. 深层网络结构中，学习到的特征一般与神经元的参数量有关，也与样本的特征多少有关
D. 网络的层次越深，其训练时间越久，5层的网络比4层的训练时间长
解析：不同训练数据集的神经网络结构的最优层数不同，并非层数越深效果越好，训练时间除了与层数有关以外，batchsize大小、学习率、衰减方式等都有很大影响，神经元的数量并不一定与层数正相关
A. C4.5
B. kNN分类
C. Adaboost
D. k-means
解析：Adaboost属于集成学习
A. 学习方式分类
B. 网络结构分类
C. 网络的协议类型分类
D. 网络的活动方式分类
解析：不支持
A. Dropout
B. 分批归一化(Batch Normalization)
C. 正则化(regularization)
D. 都可以
A. MLE可能并不存在
B. MLE总是存在
C. 如果MLE存在，那么它的解可能不是唯一的
D. 如果MLE存在，那么它的解一定是唯一的
解析：见算法解析
解析：Keras和tensorflow都是深度学习框架。
A. 经验误差
B. 泛化误差
C. 精度误差
D. 特定误差
