深度卷积神经网络是典型的深度学习算法,通过编程实现深度神经网络结构与()相结合,然后自动利用学习获得大数据中隐含的多级多层特征。A.监督学习B.强化学习C.弱化学习D.无监督学习

题目
深度卷积神经网络是典型的深度学习算法,通过编程实现深度神经网络结构与()相结合,然后自动利用学习获得大数据中隐含的多级多层特征。

A.监督学习

B.强化学习

C.弱化学习

D.无监督学习

相似考题

1.深度学习是通过多层神经网络进行学习的方法。()此题为判断题(对，错)。

2.对于深度学习的卷积神经网络模型（CNN）来说，其面临的最大问题是模型训练，即用什么数据、什么方法来训练神经网络。

3.下面关于机器学习与深度学习的描述错误的是：A．其它答案都不对B．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C．深度学习来源于人工神经网络D．深度学习是机器学习的重要分支

4.3、有关深度学习的说法，哪个是正确的？A.深度学习可以解决任意的机器学习问题#B.深度学习比较适合处理有大量样本的视频、图像、声音、文本等多模态数据的分析，这些数据的分析需要人工进行特征提取，这是与传统的机器学习不同的#C.对于分类问题，深度学习算法一定优于传统的机器学习算法#D.深度学习的基础是神经网络，因此深度学习算法基本可以使用梯度下降法

更多“深度卷积神经网络是典型的深度学习算法,通过编程实现深度神经网络结构与()相结合,然后自动利用学习获得大数据中隐含的多级多层特征。 ”相关问题

  • 第1题：

    18、对于深度学习的卷积神经网络模型（CNN）来说，其面临的最大问题是模型训练，即用什么数据、什么方法来训练神经网络。


    é”™

  • 第2题：

    利用神经网络分类器对医学影像中的病变进行识别时，首先要对神经网络分类器进行训练或学习，常用的学习算法有（）。

    A．BP学习算法

    B．PB训练算法

    C．利用大数据进行深度学习

    D．自适应学习算法


    ABD

  • 第3题：

    4、深度学习涉及的主要方法不包括（）。

    A．深度置信网络(DBN)

    B．基于多层神经元的自编码神经网络

    C．基于卷积运算的神经网络(卷积神经网络CNN)

    D．三层BP神经网络


    ACD

  • 第4题：

    1、人工获得声音的特征与深度学习获得特征相比，以下哪个说法是正确的？

    A．人获得的声音特征一般更好，可解释性性强

    B．深度学习直接处理声音波形数据获得的特征更全面，因此对声音的分类效果可能比较好

    C．声音的特征可以用卷积神经网络直接处理时域信号就可以获得较好的性能

    D．通过人工和卷积神经网络结合的方式获得特征综合性能更好


    通过人工和卷积神经网络结合的方式获得特征综合性能更好

  • 第5题：

    7、关于深度学习或深度神经网络的说法正确的有（)

    A．深度学习采用多层前向神经网络

    B．神经网络的隐藏层数量体现了网络的“深度”，一般应具有多个隐藏层

    C．深度神经网络相邻层节点之间有连接，但不一定是全连接

    D．深度神经网络同一层及跨层节点之间无连接


    深度学习采用多层前向神经网络;神经网络的隐藏层数量体现了网络的 “深度”，一般应具有多个隐藏层;深度神经网络相邻层节点之间有连接，但不一定是全连接;深度神经网络同一层及跨层节点之间无连接

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