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深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。
特征
分布式
低层
发布时间:
2024-05-22 18:58:08
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1.
( )通过建立进行分析学习的多层次深度神经网络,组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。
2.
机器学习定义是(____)。 选项: A:通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。 B: 在程序指令的情况下根据经验进行自动学习和提高。 C: 通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。 D: 没有明确的程序指令的情况下根据经验进行自动学习和提高的能力。
3.
深度学习的概念源于人工神经网络的硏究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。
4.
深度学习的概念源于人工神经网络的硏究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。 选项: A:正确 B:错误
5.
深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示 选项: A:正确 B:错误
6.
() [ 判断 ]深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示A.是B.否C.答案: 是
7.
下列关于深度学习的说法,正确的是()。 选项: A:深度学习是具有深度模型结构、强调特征学习、以大脑结构为启发的一系列神经网络算法的总称。 B:深度学习本质上是多层神经网络,包括输入层、隐层(多层)、输出层,只有相邻层节点之间有连接,同一层以及跨层节点之间相互无连接。 C:深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。 D:深度学习是基于人工神经网络发展起来的一项技术。
8.
【多选题】下列关于深度学习的说法,正确的是( )。 选项: A:深度学习是具有深度模型结构、强调特征学习、以大脑结构为启发的一系列神经网络算法的总称。 B:深度学习本质上是多层神经网络,包括输入层、隐层(多层)、输出层,只有相邻层节点之间有连接,同一层以及跨层节点之间相互无连接。 C:深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。 D:深度学习是基于人工神经网络发展起来的一项技术。
9.
“深度学习”神经网络通过输入与输出的非线性关系将低层特征组合成更高层的抽象表示
10.
深度学习通过深度神经网的多层处理,将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示,用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。选项: A:正确; B:错误
11.
深度学习通过深度神经网的多层处理,将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示,用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。 ( ) 对 错 选项: A:正确 B:错误
12.
深度学习通过深度神经网的多层处理,将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示,用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务(判断题) 选项: A:正确 B:错误
13.
关于深度学习算法的描述,错误的是( ) 选项: A、深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征或类别。 B、深度学习算法适合于语音识别、文字识别、智能客服等应用场景 C、深度学习应用于人脸识别时,首先根据每个像素的亮度来识别边缘,然后根据边缘再识别出轮廓,最后根据轮廓识别出特定图像。 D、KNN、SVM等算法属于深度学习算法。
14.
深度学习通过深度神经网的多层处理,将初始的“低层”特征表示转化为“高层”特征表示,用“简单模型”即可完成复杂的分类等学习任务。 判断题] *对.错 选项: A:正确 B:错误
15.
以下关于深度神经网络的认识,正确的有( )。选项: A:可以组合低层特征为抽象的高层特征进行特征学习 B:一般而言,层次越深则网络的学习能力越强,但同时意味着计算开销越大 C:特征提取能力弱于传统的人工神经网络 D:继承了传统人工神经网络的自适应学习能力
16.
数据分类就是把具有某种共同属性或特征的数据归并在一起,通过其类别的属性或特征来对数据进行区别。 选项: A:正确 B:错误
17.
()是对学习者特征属性的抽象化表示,是个性化学习系统的核心部件与关键环节选项: A:学习者模型; B:数据可视化; C:学习者类型; D:学习者特征
18.
深度学习的本质是通过构建多隐层的模型和海量训练数据(可为无标签数据),来学习更有用的特征,从而最终提升分类或预测的准确性。“深度模型”是手段,“特征学习”是目的。( )
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