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相关试题
- 1.下列哪些是深度学习常用的模型A．卷积神经网络B．循环神经网络C．递归神经网络D．深度增强学习
- 2.CNN在深度学习中是指()A.卷积神经网络B.循环神经网络C.特征神经网络D.深度神经网络
- 3.下列属于深度学习算法的是:()A.卷积神经网络B.循环神经网络C.生成对抗网路D.深度强化学习
- 4.AlphaGo（阿尔法狗）的开发基于什么算法？（ ）。选项： A:卷积神经网络 B:前馈神经网络 C:贝叶斯网络 D:深度递归神经网络
- 5.下面不属于人工神经网络的是（ ）。 选项： A:卷积神经网络$;$循环神经网络$;$网络森林$;$深度神经网络 B:卷积神经网络$;$循环神经网络$;$网络森林$;$深度神经网络 C:卷积神经网络$;$循环神经网络$;$网络森林$;$深度神经网络 D:卷积神经网络$;$循环神经网络$;$网络森林$;$深度神经网络
- 6.列算法,哪项不属于深度学习模型?()A、深度残差网络B、支持向量机SVMC、循环神经网络RNND、卷积神经网络CNN
- 7.【多选题】目前，深度学习主要包括（）。 选项： A:前馈神经网络 B:卷积神经网络 C:循环神经网络 D:递归神经网络
- 8.关于神经网络与深度学习的关系表述不正确的是（）A.深度学习的概念源于人工神经网络的研究B.含有多个隐层的神经网络算法就是一种深度学习算法C.单层神经网络也是深度学习的一种D.卷积神经网络属于深度学习的一种
- 9.以下( )算法不是深度学习算法。 选项：A、卷积神经网络B、循环神经网络C、反向传播神经网络D、决策树
- 10.《深度学习》目前，深度学习主要包括（）？ 选项： A:前馈神经网络 B:卷积神经网络 C:循环神经网络 D:对抗神经网络
- 11.下列算法，哪项不属于深度学习模型？ 选项： A、支持向量机SVM B、深度残差网络 C、卷积神经网络CNN D、循环神经网络RNN
- 12.深度学习模型不包括以下哪项？ 选项： A:前馈神经网络 B:末梢神经网络 C:卷积神经网络 D:循环神经网络
- 13.属于深度学习模型的选项是?A、朴素贝叶斯B、深度残差网络C、卷积神经网络 CNND、循环神经网络 RNN
- 14.在深度学习中，图像识别领域常用的CNN网络指的是（） 选项：A、循环神经网络B、深度神经网络C、卷积神经网络D、人工神经网络
- 15.关于神经网络与深度学习的关系表述正确的是？ 选项： A:深度学习的概念源于人工神经网络的研究 B:含有多个隐层的神经网络算法就是一种深度学习算法 C:单层神经网络也是深度学习的一种 D:卷积神经网络属于深度学习的一种
- 16.人工神经网络、深度神经网络、深度学习三者之间的关系最准确的描述是:人工神经网络是深度神经网络的基础,深度神经网络是深度学习的模型基础。( )A．正确B．错误
- 17.下面关于机器学习与深度学习的描述错误的是：A.深度学习是机器学习的重要分支B.深度学习来源于人工神经网络C.深度学习是多层的人工神经网络，典型的模型包括卷积神经网络等D.其它答案都不对
- 18.目前，深度学习主要包括（）。 选项： A、前馈神经网络 B、卷积神经网络 C、循环神经网络 D、对抗神经网络
- 19.【单选题】下列说法正确的是 A. 神经网络分为强神经网络和弱神经网络 B. 神经网络分为人工神经网络和生物神经网络 C. 深度学习指的是浅层神经网络 D. 神经网络分为深度学习和分类算法
- 20.关于神经网络与深度学习的关系表述不正确的是（） 选项： A、深度学习的概念源于人工神经网络的研究 B、含有多个隐层的神经网络算法就是一种深度学习算法 C、单层神经网络也是深度学习的一种 D、卷积神经网络属于深度学习的一种
- 21.关于神经网络与深度学习的关系表述正确的是？ 选项： A:深度学习的概念源于人工神经网络的研究 B:含有多个隐层的神经网络算法就是一种深度学习算法 C:单层神经网络也是深度学习的一种 D:卷积神经网络属于深度学习的一种 E:nan
- 22.关于神经网络与深度学习的关系表述不正确的是？ 选项： A: 深度学习的概念源于人工神经网络的研究 B: 卷积神经网络属于深度学习的一种 C: 单层神经网络也是深度学习的一种 D: 含有多个隐层的神经网络算法就是一种深度学习算法
- 23.关于神经网络与深度学习的关系表述不正确的是？ 选项： A:深度学习的概念源于人工神经网络的研究 B:含有多个隐层的神经网络算法就是一种深度学习算法 C:单层神经网络也是深度学习的一种 D:卷积神经网络属于深度学习的一种 E:nan
- 24.关于神经网络与深度学习的关系表述正确的是？（单选题） 选项： A:深度学习的概念源于人工神经网络的研究 B:含有多个隐层的神经网络算法就是一种深度学习算法 C:单层神经网络也是深度学习的一种 D:卷积神经网络属于深度学习的一种
