A.当一个深度神经网络以卷积层为主体时，称为卷积神经网络
B.需要对特征向量进行转换，经常用的是全连接层
C.归一化指数层的作用用于完成多类线性分类器中的归一化指数函数的计算
D.常用的非线性函数为逻辑函数、双曲线正切函数、线性整流函数
E.以上皆是

A.收集多样化的样本
B.减少特征个数
C.交叉验证
D.正规化
E.内插法

A.二分类
B.多分类
C.不分类
D.归类法
E.以上皆非

A.是一种训练分类器的算法
B.利用被误分类的数据调整现有分类器的参数，使调整后的分类器判断更加准确
C.感知器的学习算法就是不断减少对数据误分类的过程
D.感知器的损失函数是在整个训练数据集上求得的
E.以上皆是

A.第一层
B.倒数第二层
C.倒数第一层
D.第二层
E.倒数第三层

A.一组可以动态变化的状态（state）。比如围棋棋盘上的黑白子的分布位置，市场上的每支股票的价格
B.一组可以选取的动作（action）。比如对于围棋来说，就是可以落子的位置；对于股票交易来说，就是每个时间点，买入或者卖出的股票以及数量
C.一个可以和决策主体（agent）进行交互的环境。这个环境会决定每个动作后状态如何变化。比如说围棋博弈中的对手，或者股票市场。在强化学习中，为了降低学习的代价，很多时后我们会使用一个通过机器模拟的环境，而不是以真实场景作为环境
D.回报（reward）规则。当决策主体通过行动状态发生变化时，它会获得回报或者受到惩罚
E.以上皆是

A.1997年，IBM的超级计算机“深蓝”击败国际象棋世界冠军加里卡斯珀罗夫
B.2014年IBM旗下的DeepMind团队开发了人工智能围棋程序AlphaGo
C.2015年10月，AlphaGo击败欧洲围棋世界冠军樊麾，成为第一个无需让子即可击败围棋职业选手的计算机围棋程序
D.2016年3月，AlphaGo以4：1的成绩击败围棋世界冠军，职业九段棋手李世乭
E.2017年5月，在中国乌镇-阿尔法元（AlphaGoZero）以3：0的成绩完胜围棋世界冠军柯洁

A.顾名思义就是数据所在的空间
B.若在生成图像这个任务中，数据空间就是一些图像的集合，所以也称为图像空间
C.数据集里的图像分布在这空间里，称为数据点
D.数据空间里的任何点都是有意义的
E.数据在数据空间的分布情况称为数据分布

A.0
B.0.1
C.1
D.10
E.1000

A.在时间上将一输入视频分段
B.从每个片段中随机选择光流图和图片帧（Frame）
C.对每个片段都使用感知机的框架进行行为识别
D.分段的类别得分进行融合，得到整个视频的行为类别
E.时序分段网络解决长视频识别的关键在于把视频沿时间轴分段，使采样样本能较为均匀地分布整个时间段